論文の概要: An Efficient Machine Learning Framework for Forest Height Estimation from Multi-Polarimetric Multi-Baseline SAR data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.20798v1
• Date: Mon, 28 Jul 2025 13:07:23 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-29 16:23:58.125373
• Title: An Efficient Machine Learning Framework for Forest Height Estimation from Multi-Polarimetric Multi-Baseline SAR data
• Title（参考訳）: マルチポラリメトリックマルチベースラインSARデータを用いた森林高度推定のための効率的な機械学習フレームワーク
• Authors: Francesca Razzano, Wenyu Yang, Sergio Vitale, Giampaolo Ferraioli, Silvia Liberata Ullo, Gilda Schirinzi,
• Abstract要約: 本稿では,LiDARプロファイルを用いた多チャンネルSAR処理をGT(GT)として用いた森林高度推定フレームワークFGumpを紹介する。 精度と計算効率のバランスを保ち、手動設計の特徴の限られたセットを使い、重い前処理を避ける(例えば、キャリブレーションや量子化)。 実験の結果,FGumpはAIベースおよび古典的手法よりも優れており,精度が向上し,トレーニングや推論時間も著しく低下していることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.395410408500006
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Accurate forest height estimation is crucial for climate change monitoring and carbon cycle assessment. Synthetic Aperture Radar (SAR), particularly in multi-channel configurations, has provided support for a long time in 3D forest structure reconstruction through model-based techniques. More recently, data-driven approaches using Machine Learning (ML) and Deep Learning (DL) have enabled new opportunities for forest parameter retrieval. This paper introduces FGump, a forest height estimation framework by gradient boosting using multi-channel SAR processing with LiDAR profiles as Ground Truth(GT). Unlike typical ML and DL approaches that require large datasets and complex architectures, FGump ensures a strong balance between accuracy and computational efficiency, using a limited set of hand-designed features and avoiding heavy preprocessing (e.g., calibration and/or quantization). Evaluated under both classification and regression paradigms, the proposed framework demonstrates that the regression formulation enables fine-grained, continuous estimations and avoids quantization artifacts by resulting in more precise measurements without rounding. Experimental results confirm that FGump outperforms State-of-the-Art (SOTA) AI-based and classical methods, achieving higher accuracy and significantly lower training and inference times, as demonstrated in our results.
• Abstract（参考訳）: 正確な森林高度推定は気候変動モニタリングと炭素循環評価に不可欠である。 合成開口レーダ(SAR, Synthetic Aperture Radar, SAR)は、特にマルチチャネル構成において、モデルベース技術による3次元森林構造の再構築を長く支援してきた。 最近では、機械学習(ML)とディープラーニング(DL)を用いたデータ駆動型アプローチにより、森林パラメータ検索の新しい機会が生まれている。 本稿では,LDARプロファイルを用いた多チャンネルSAR処理をGTとして用いた森林高度推定フレームワークFGumpを紹介する。 大規模なデータセットと複雑なアーキテクチャを必要とする典型的なMLやDLアプローチとは異なり、FGumpは、手作業で設計された機能の限られたセットを使用して、重い前処理(例えば、キャリブレーションや量子化)を避けることにより、精度と計算効率の強いバランスを保証する。 分類パラダイムと回帰パラダイムの両方で評価され, 回帰定式化によって細粒度で連続的な推定が可能であり, 丸めのないより正確な測定を行うことにより, 量子化アーティファクトの回避が図られている。 実験の結果,FGumpはAIベースおよび古典的手法より優れ,精度が向上し,トレーニング時間や推論時間が大幅に短縮された。

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