論文の概要: 3D forest semantic segmentation using multispectral LiDAR and 3D deep learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.08025v1
• Date: Tue, 08 Jul 2025 19:18:21 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-14 18:03:54.102423
• Title: 3D forest semantic segmentation using multispectral LiDAR and 3D deep learning
• Title（参考訳）: マルチスペクトルLiDARと3次元ディープラーニングを用いた3次元森林セマンティックセグメンテーション
• Authors: Narges Takhtkeshha, Lauris Bocaux, Lassi Ruoppa, Fabio Remondino, Gottfried Mandlburger, Antero Kukko, Juha Hyyppä,
• Abstract要約: 本研究は,HeliALSシステムで取得したMS-LiDARデータの可能性を検討することを目的とする。 高密度の多スペクトル点雲を提供し、森林を地面、低植生、幹、枝、葉、木質の破片の6つの構成要素に分けている。 カーネルポイント畳み込み、スーパーポイントトランスフォーマー、ポイントトランスフォーマーV3、ランダムフォレストを含む3つのポイントワイド3次元ディープラーニングモデルと1つの機械学習モデルを実装する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.7821416427202816
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Conservation and decision-making regarding forest resources necessitate regular forest inventory. Light detection and ranging (LiDAR) in laser scanning systems has gained significant attention over the past two decades as a remote and non-destructive solution to streamline the labor-intensive and time-consuming procedure of forest inventory. Advanced multispectral (MS) LiDAR systems simultaneously acquire three-dimensional (3D) spatial and spectral information across multiple wavelengths of the electromagnetic spectrum. Consequently, MS-LiDAR technology enables the estimation of both the biochemical and biophysical characteristics of forests. Forest component segmentation is crucial for forest inventory. The synergistic use of spatial and spectral laser information has proven to be beneficial for achieving precise forest semantic segmentation. Thus, this study aims to investigate the potential of MS-LiDAR data, captured by the HeliALS system, providing high-density multispectral point clouds to segment forests into six components: ground, low vegetation, trunks, branches, foliage, and woody debris. Three point-wise 3D deep learning models and one machine learning model, including kernel point convolution, superpoint transformer, point transformer V3, and random forest, are implemented. Our experiments confirm the superior accuracy of the KPConv model. Additionally, various geometric and spectral feature vector scenarios are examined. The highest accuracy is achieved by feeding all three wavelengths (1550 nm, 905 nm, and 532 nm) as the initial features into the deep learning model, resulting in improvements of 33.73% and 32.35% in mean intersection over union (mIoU) and in mean accuracy (mAcc), respectively. This study highlights the excellent potential of multispectral LiDAR for improving the accuracy in fully automated forest component segmentation.
• Abstract（参考訳）: 森林資源に関する保存と意思決定は、通常の森林在庫を必要とする。 レーザースキャンシステムにおける光検出・測光(LiDAR)は、森林在庫の労働集約的・時間消費的手順を合理化するための遠隔かつ非破壊的なソリューションとして、過去20年間で大きな注目を集めている。 高度多重スペクトル(MS) LiDARシステムは、電磁スペクトルの複数の波長にわたって3次元空間およびスペクトル情報を同時に取得する。 このため、MS-LiDAR技術は、森林の生化学的特性と生物物理学的特性の両方を推定できる。 森林成分の分断は森林の在庫にとって不可欠である。 空間的およびスペクトル的レーザー情報の相乗的利用は、正確な森林セマンティックセグメンテーションを達成するのに有用であることが証明されている。 そこで本研究では,HeliALSシステムによって収集されたMS-LiDARデータの可能性について検討し,高密度多スペクトル点雲を森林を,地上,低植生,幹,枝,葉,木質破片の6つの構成要素に分割する。 カーネルポイント畳み込み、スーパーポイントトランスフォーマー、ポイントトランスフォーマーV3、ランダムフォレストを含む3つのポイントワイド3次元ディープラーニングモデルと1つの機械学習モデルを実装する。 実験により,KPConvモデルの精度が向上した。 さらに,様々な幾何学的特徴ベクトルシナリオとスペクトル的特徴ベクトルシナリオについて検討した。 最も高い精度は、3つの波長(1550nm、905nm、552nm)全てを深層学習モデルに供給することで達成され、平均交叉率(mIoU)と平均精度(mAcc)が33.73%、32.35%向上した。 本研究は、完全に自動化された森林成分分割における精度向上のためのマルチスペクトルLiDARの優れた可能性を明らかにする。

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