論文の概要: treeX: Unsupervised Tree Instance Segmentation in Dense Forest Point Clouds

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.03633v1
• Date: Wed, 03 Sep 2025 18:35:20 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-05 20:21:09.94124
• Title: treeX: Unsupervised Tree Instance Segmentation in Dense Forest Point Clouds
• Title（参考訳）: treeX: 密度の高いフォレストポイント雲における教師なしツリーインスタンスセグメンテーション
• Authors: Josafat-Mattias Burmeister, Andreas Tockner, Stefan Reder, Markus Engel, Rico Richter, Jan-Peter Mund, Jürgen Döllner,
• Abstract要約: 近距離レーザースキャンは、森林スタンドの詳細な3Dキャプチャを提供する。 TreeXアルゴリズムは、クラスタリングに基づく茎検出とクラウンデライン化のために成長する領域を組み合わせる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.991273178712078
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Close-range laser scanning provides detailed 3D captures of forest stands but requires efficient software for processing 3D point cloud data and extracting individual trees. Although recent studies have introduced deep learning methods for tree instance segmentation, these approaches require large annotated datasets and substantial computational resources. As a resource-efficient alternative, we present a revised version of the treeX algorithm, an unsupervised method that combines clustering-based stem detection with region growing for crown delineation. While the original treeX algorithm was developed for personal laser scanning (PLS) data, we provide two parameter presets, one for ground-based laser scanning (stationary terrestrial - TLS and PLS), and one for UAV-borne laser scanning (ULS). We evaluated the method on six public datasets (FOR-instance, ForestSemantic, LAUTx, NIBIO MLS, TreeLearn, Wytham Woods) and compared it to six open-source methods (original treeX, treeiso, RayCloudTools, ForAINet, SegmentAnyTree, TreeLearn). Compared to the original treeX algorithm, our revision reduces runtime and improves accuracy, with instance detection F$_1$-score gains of +0.11 to +0.49 for ground-based data. For ULS data, our preset achieves an F$_1$-score of 0.58, whereas the original algorithm fails to segment any correct instances. For TLS and PLS data, our algorithm achieves accuracy similar to recent open-source methods, including deep learning. Given its algorithmic design, we see two main applications for our method: (1) as a resource-efficient alternative to deep learning approaches in scenarios where the data characteristics align with the method design (sufficient stem visibility and point density), and (2) for the semi-automatic generation of labels for deep learning models. To enable broader adoption, we provide an open-source Python implementation in the pointtree package.
• Abstract（参考訳）: 近距離レーザースキャンは森林の詳細な3Dキャプチャを提供するが、3Dポイントクラウドデータの処理と個々の木抽出に効率的なソフトウェアを必要とする。 近年,木インスタンスセグメンテーションのためのディープラーニング手法が提案されているが,これらの手法には大量の注釈付きデータセットとかなりの計算資源が必要である。 資源効率の代替として、クラスタリングに基づく茎検出とクラウンデライン化のための領域成長を組み合わせた教師なし手法であるtreeXアルゴリズムの改訂版を提案する。 The original treeX algorithm was developed for personal laser scan (PLS) data, we provided two parameter presets, one for ground-based laser scan (stationary terrestrial - TLS and PLS), one for UAV-borne laser scan (ULS)。 本手法を,FOR-instance, ForestSemantic, LAUTx, NIBIO MLS, TreeLearn, Wytham Woodsの6つの公開データセット上で評価し,6つのオープンソース手法(treeX, Treeiso, RayCloudTools, ForAINet, SegmentAnyTree, TreeLearn)と比較した。 元のtreeXアルゴリズムと比較すると,地上データに対してF$_1$-scoreゲインを+0.11から+0.49とすることで,実行時間削減と精度の向上を実現している。 ULSデータの場合、プリセットはF$_1$-scoreの0.58を達成するが、元のアルゴリズムでは正しいインスタンスをセグメント化できない。 TLSデータやPLSデータに対しては,ディープラーニングを含む最近のオープンソース手法と同様の精度を実現する。 提案手法のアルゴリズム設計から,(1)データ特性が手法設計(十分な茎の可視性および点密度)と整合するシナリオにおける深層学習アプローチに対する資源効率の良い代替手段として,(2)深層学習モデルのためのラベルを半自動生成する手法として,本手法の2つの主な応用を見出した。 より広範な採用を可能にするため、PointtreeパッケージにオープンソースのPython実装を提供しています。

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