論文の概要: Enhancing Tree Species Classification: Insights from YOLOv8 and Explainable AI Applied to TLS Point Cloud Projections

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.16950v1
• Date: Wed, 17 Dec 2025 12:09:41 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-12-22 19:25:54.116293
• Title: Enhancing Tree Species Classification: Insights from YOLOv8 and Explainable AI Applied to TLS Point Cloud Projections
• Title（参考訳）: 木種分類の強化:TLSポイントクラウド投影に応用したYOLOv8と説明可能なAIからの洞察
• Authors: Adrian Straker, Paul Magdon, Marco Zullich, Maximilian Freudenberg, Christoph Kleinn, Johannes Breidenbach, Stefano Puliti, Nils Nölke,
• Abstract要約: 樹木の分類は、森林リモートセンシングにおいて何十年にもわたって中心的な研究領域となっている。 TLSやディープラーニングのような新しいセンサーや分類アプローチは最先端の精度を実現するが、その決定プロセスは不明確である。 本研究では,構造木の特徴を表すTLSプロジェクションのセグメントにFiner-CAMの説明をリンクする新しい手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Classifying tree species has been a core research area in forest remote sensing for decades. New sensors and classification approaches like TLS and deep learning achieve state-of-the art accuracy but their decision processes remain unclear. Methods such as Finer-CAM (Class Activation Mapping) can highlight features in TLS projections that contribute to the classification of a target species, yet are uncommon in similar looking contrastive tree species. We propose a novel method linking Finer-CAM explanations to segments of TLS projections representing structural tree features to systemically evaluate which features drive species discrimination. Using TLS data from 2,445 trees across seven European tree species, we trained and validated five YOLOv8 models with cross-validation, reaching a mean accuracy of 96% (SD = 0.24%). Analysis of 630 saliency maps shows the models primarily rely on crown features in TLS projections for species classification. While this result is pronounced in Silver Birch, European Beech, English oak, and Norway spruce, stem features contribute more frequently to the differentiation of European ash, Scots pine, and Douglas fir. Particularly representations of finer branches contribute to the decisions of the models. The models consider those tree species similar to each other which a human expert would also regard as similar. Furthermore, our results highlight the need for an improved understanding of the decision processes of tree species classification models to help reveal data set and model limitations, biases, and to build confidence in model predictions.
• Abstract（参考訳）: 樹木の分類は、森林リモートセンシングにおいて何十年にもわたって中心的な研究領域となっている。 TLSやディープラーニングのような新しいセンサーや分類アプローチは最先端の精度を実現するが、その決定プロセスは不明確である。 Finer-CAM (Class Activation Mapping) のような手法は、標的種の分類に寄与するTLSプロジェクションの特徴を強調できるが、類似の対照的な樹種では珍しい。 本研究では, 構造樹の特徴を表すTLSプロジェクションのセグメントにFiner-CAMの説明をリンクさせることにより, 種分化の要因となる特徴を体系的に評価する手法を提案する。 ヨーロッパ7種の樹種2,445種のTLSデータを用いて,クロスバリデーションを用いた5種のYOLOv8モデルを訓練,検証し,平均精度は96%(SD = 0.24%)に達した。 630のサリエンシマップの分析は、種分類においてTLSプロジェクションのクラウンの特徴に主に依存していることを示している。 この結果はシルバー・バーチ、ヨーロピアン・ビーチ、イングリッシュ・オーク、ノルウェー・スプルースで発音されるが、茎の特徴はヨーロッパアッシュ、スコットランド・パインズ、ダグラス・ファーの分化に頻繁に寄与する。 特に細かな枝の表現はモデルの決定に寄与する。 モデルでは、これらの木種は互いに類似していると考えており、人間の専門家も類似していると見なしている。 さらに,本研究では,データセットやモデル制約,バイアスを明らかにし,モデル予測の信頼性を高めるために,木種分類モデルの意思決定プロセスの改善の必要性を強調した。

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