論文の概要: Benchmarking individual tree segmentation using multispectral airborne laser scanning data: the FGI-EMIT dataset

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.00653v1
• Date: Sat, 01 Nov 2025 18:31:18 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-05 16:37:26.879393
• Title: Benchmarking individual tree segmentation using multispectral airborne laser scanning data: the FGI-EMIT dataset
• Title（参考訳）: FGI-EMITデータセットを用いた多スペクトルレーザー走査データを用いた個々の木分割のベンチマーク
• Authors: Lassi Ruoppa, Tarmo Hietala, Verneri Seppänen, Josef Taher, Teemu Hakala, Xiaowei Yu, Antero Kukko, Harri Kaartinen, Juha Hyyppä,
• Abstract要約: 本研究では,FGI-EMITについて紹介する。FGI-EMITは,個別木分割のための大規模空中レーザスキャンベンチマークデータセットである。 データセットは、1,561本の注釈付き木で構成され、特に小さな下層木に焦点を当てている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.560913422651555
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Individual tree segmentation (ITS) from LiDAR point clouds is fundamental for applications such as forest inventory, carbon monitoring and biodiversity assessment. Traditionally, ITS has been achieved with unsupervised geometry-based algorithms, while more recent advances have shifted toward supervised deep learning (DL). In the past, progress in method development was hindered by the lack of large-scale benchmark datasets, and the availability of novel data formats, particularly multispectral (MS) LiDAR, remains limited to this day, despite evidence that MS reflectance can improve the accuracy of ITS. This study introduces FGI-EMIT, the first large-scale MS airborne laser scanning benchmark dataset for ITS. Captured at wavelengths 532, 905, and 1,550 nm, the dataset consists of 1,561 manually annotated trees, with a particular focus on small understory trees. Using FGI-EMIT, we comprehensively benchmarked four conventional unsupervised algorithms and four supervised DL approaches. Hyperparameters of unsupervised methods were optimized using a Bayesian approach, while DL models were trained from scratch. Among the unsupervised methods, Treeiso achieved the highest test set F1-score of 52.7%. The DL approaches performed significantly better overall, with the best model, ForestFormer3D, attaining an F1-score of 73.3%. The most significant difference was observed in understory trees, where ForestFormer3D exceeded Treeiso by 25.9 percentage points. An ablation study demonstrated that current DL-based approaches generally fail to leverage MS reflectance information when it is provided as additional input features, although single channel reflectance can improve accuracy marginally, especially for understory trees. A performance analysis across point densities further showed that DL methods consistently remain superior to unsupervised algorithms, even at densities as low as 10 points/m$^2$.
• Abstract（参考訳）: LiDAR点雲からの個々の木分割(ITS)は、森林在庫、炭素モニタリング、生物多様性評価などの応用に不可欠である。 従来、ITSは教師なし幾何学に基づくアルゴリズムで達成されてきたが、近年の進歩は教師付きディープラーニング(DL)へと移行している。 従来,MSリフレクタンスがITSの精度を向上させる証拠があるにも関わらず,大規模ベンチマークデータセットの欠如によりメソッド開発の進展が妨げられ,新しいデータフォーマット,特にマルチスペクトル(MS) LiDARが現在まで限られている。 本研究は、ITSのための大規模なMS空中レーザスキャンベンチマークデータセットであるFGI-EMITを紹介する。 532、905、および1,550nmの波長で捕獲されたデータセットは、1,561本の注釈付き木で構成され、特に小さな下層木に焦点を当てている。 FGI-EMITを用いて、4つの従来の教師なしアルゴリズムと4つの教師なしDLアプローチを総合的にベンチマークした。 教師なし手法のハイパーパラメータはベイズ的手法を用いて最適化され、DLモデルはゼロから訓練された。 教師なしの手法の中で、Treeisoは52.7%という最高テストセットF1スコアを達成した。 DLアプローチは、最高のモデルであるフォレストフォーマー3Dで、F1スコアは73.3%に達した。 最も顕著な違いは、フォレストホルマー3Dがツリーソを25.9%以上上回る下層樹で観測された。 アブレーション研究により、現在のDLベースのアプローチは、特に下層樹において、単一チャネル反射率が精度を極端に向上できるにもかかわらず、追加入力機能として提供される際にMS反射情報を活用できないことが実証された。 さらに、点密度による性能解析により、DL法は10点/m$^2$という低密度でも、教師なしアルゴリズムよりも一貫して優れていることが示された。

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