論文の概要: Label-Efficient 3D Forest Mapping: Self-Supervised and Transfer Learning for Individual, Structural, and Species Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.06331v1
• Date: Sun, 09 Nov 2025 11:16:20 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-11 21:18:44.888874
• Title: Label-Efficient 3D Forest Mapping: Self-Supervised and Transfer Learning for Individual, Structural, and Species Analysis
• Title（参考訳）: ラベル効率のよい3次元森林マッピング:個人・構造・種別分析のための自己監督・伝達学習
• Authors: Aldino Rizaldy, Fabian Ewald Fassnacht, Ahmed Jamal Afifi, Hua Jiang, Richard Gloaguen, Pedram Ghamisi,
• Abstract要約: 空中および地上からのレーザー走査による点雲は、そのような情報を大規模に迅速に導き出すのに最も適したデータ源である。 ディープラーニングモデルは一般的に、さらなる改善を制限する大量の注釈付きトレーニングデータを必要とする。 このオープンソースコントリビューションは、森林、生物多様性、炭素マッピングをサポートするために、レーザー走査点雲から個々のツリー情報の操作的抽出を促進することを目的としている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.179658020831683
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Detailed structural and species information on individual tree level is increasingly important to support precision forestry, biodiversity conservation, and provide reference data for biomass and carbon mapping. Point clouds from airborne and ground-based laser scanning are currently the most suitable data source to rapidly derive such information at scale. Recent advancements in deep learning improved segmenting and classifying individual trees and identifying semantic tree components. However, deep learning models typically require large amounts of annotated training data which limits further improvement. Producing dense, high-quality annotations for 3D point clouds, especially in complex forests, is labor-intensive and challenging to scale. We explore strategies to reduce dependence on large annotated datasets using self-supervised and transfer learning architectures. Our objective is to improve performance across three tasks: instance segmentation, semantic segmentation, and tree classification using realistic and operational training sets. Our findings indicate that combining self-supervised learning with domain adaptation significantly enhances instance segmentation compared to training from scratch (AP50 +16.98%), self-supervised learning suffices for semantic segmentation (mIoU +1.79%), and hierarchical transfer learning enables accurate classification of unseen species (Jaccard +6.07%). To simplify use and encourage uptake, we integrated the tasks into a unified framework, streamlining the process from raw point clouds to tree delineation, structural analysis, and species classification. Pretrained models reduce energy consumption and carbon emissions by ~21%. This open-source contribution aims to accelerate operational extraction of individual tree information from laser scanning point clouds to support forestry, biodiversity, and carbon mapping.
• Abstract（参考訳）: 森林の精密化,生物多様性の保全,およびバイオマスと炭素マッピングの基準データ提供を支援するために,個々の樹種に関する詳細な構造・種情報の重要性が高まっている。 空中および地上からのレーザー走査による点雲は、現在、そのような情報を大規模に迅速に導き出すのに最も適したデータ源である。 ディープラーニングの最近の進歩は、個々の木の分割と分類を改善し、セマンティックツリーの構成要素を特定した。 しかし、ディープラーニングモデルは一般的に、さらなる改善を制限する大量の注釈付きトレーニングデータを必要とする。 3Dポイントクラウド、特に複雑な森林において、高密度で高品質なアノテーションを作成することは、労働集約的でスケールが難しい。 我々は,自己教師型および伝達型学習アーキテクチャを用いて,大規模な注釈付きデータセットへの依存を減らす戦略を探究する。 本研究の目的は,実運用と実運用のトレーニングセットを用いて,インスタンスセグメンテーション,セマンティックセグメンテーション,木分類という3つのタスクのパフォーマンスを改善することである。 本研究は, 自己指導型学習とドメイン適応型学習を組み合わせることで, スクラッチ(AP50+16.98%), 意味的セグメンテーション(mIoU+1.79%), 階層的転帰型学習により, 未確認種の正確な分類が可能となった(Jaccard+6.07%)。 利用を簡略化し、取り込みを促進するため、我々はタスクを統一されたフレームワークに統合し、生の点雲から樹冠、構造解析、種分類までプロセスの合理化を行った。 事前訓練されたモデルは、エネルギー消費と二酸化炭素排出量を約21%削減する。 このオープンソースコントリビューションは、森林、生物多様性、炭素マッピングをサポートするために、レーザー走査点雲から個々のツリー情報の操作的抽出を促進することを目的としている。

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