論文の概要: Deep Pre-trained Time Series Features for Tree Species Classification in the Dutch Forest Inventory

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.18829v1
• Date: Tue, 26 Aug 2025 09:06:14 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-27 17:42:38.770259
• Title: Deep Pre-trained Time Series Features for Tree Species Classification in the Dutch Forest Inventory
• Title（参考訳）: オランダ林業インベントリーにおける樹木種分類のための事前訓練時系列的特徴
• Authors: Takayuki Ishikawa, Carmelo Bonannella, Bas J. W. Lerink, Marc Rußwurm,
• Abstract要約: 本研究は,オランダの樹種分類の精度を,注釈付きデータが少ないまま,体系的に改善する方法について検討した。 本研究は,オランダにおけるNFI分類における現状よりも,遠隔センシング時系列基礎モデルの微調整が優れていることを示すものである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.735732024208154
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: National Forest Inventory (NFI)s serve as the primary source of forest information, providing crucial tree species distribution data. However, maintaining these inventories requires labor-intensive on-site campaigns. Remote sensing approaches, particularly when combined with machine learning, offer opportunities to update NFIs more frequently and at larger scales. While the use of Satellite Image Time Series has proven effective for distinguishing tree species through seasonal canopy reflectance patterns, current approaches rely primarily on Random Forest classifiers with hand-designed features and phenology-based metrics. Using deep features from an available pre-trained remote sensing foundation models offers a complementary strategy. These pre-trained models leverage unannotated global data and are meant to used for general-purpose applications and can then be efficiently fine-tuned with smaller labeled datasets for specific classification tasks. This work systematically investigates how deep features improve tree species classification accuracy in the Netherlands with few annotated data. Data-wise, we extracted time-series data from Sentinel-1, Sentinel-2 and ERA5 satellites data and SRTM data using Google Earth Engine. Our results demonstrate that fine-tuning a publicly available remote sensing time series foundation model outperforms the current state-of-the-art in NFI classification in the Netherlands by a large margin of up to 10% across all datasets. This demonstrates that classic hand-defined harmonic features are too simple for this task and highlights the potential of using deep AI features for data-limited application like NFI classification. By leveraging openly available satellite data and pre-trained models, this approach significantly improves classification accuracy compared to traditional methods and can effectively complement existing forest inventory processes.
• Abstract（参考訳）: 国立森林調査所 (NFI) は森林情報の主要な源であり、重要な樹木種の分布データを提供している。 しかし、これらの在庫を維持するには労働集約的な現場でのキャンペーンが必要である。 リモートセンシングアプローチ、特に機械学習と組み合わせることで、NFIをより頻繁に大規模に更新する機会を提供する。 サテライト・イメージ・タイム・シリーズの使用は、季節的な天蓋反射パターンを通して樹木種を識別するのに有効であることが証明されているが、現在のアプローチは、主に手書きの特徴と表現学に基づくメトリクスを持つランダムフォレスト分類器に依存している。 トレーニング済みのリモートセンシング基盤モデルの深い機能を使用することは、補完的な戦略を提供する。 これらの事前訓練されたモデルは、注釈のないグローバルデータを活用し、汎用アプリケーションに使用することを目的としており、特定の分類タスクのためにラベル付きデータセットで効率的に微調整することができる。 本研究は,オランダの樹種分類の精度を,注釈付きデータが少ないまま,体系的に改善する方法について検討した。 データに関して,Google Earth Engineを用いてSentinel-1,Sentinel-2,ERA5衛星データとSRTMデータから時系列データを抽出した。 以上の結果から, オランダのNFI分類において, 遠隔センシング時系列基礎モデルの微調整は, 全データセットで最大10%の差で, 最先端のNFI分類よりも優れていたことが示唆された。 これは、手動で定義した古典的な高調波機能は、このタスクには単純すぎることを示し、NFI分類のようなデータ制限されたアプリケーションにディープAI機能を使用することの可能性を強調している。 オープンな衛星データと事前学習モデルを活用することにより、従来の手法と比較して分類精度を大幅に向上し、既存の森林在庫プロセスを効果的に補完することができる。

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