論文の概要: FORMSpoT: A Decade of Tree-Level, Country-Scale Forest Monitoring

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.17021v1
• Date: Thu, 18 Dec 2025 19:35:09 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-12-22 19:25:54.148313
• Title: FORMSpoT: A Decade of Tree-Level, Country-Scale Forest Monitoring
• Title（参考訳）: FORMSpoT:森林モニタリングの10年
• Authors: Martin Schwartz, Fajwel Fogel, Nikola Besic, Damien Robert, Louis Geist, Jean-Pierre Renaud, Jean-Matthieu Monnet, Clemens Mosig, Cédric Vega, Alexandre d'Aspremont, Loic Landrieu, Philippe Ciais,
• Abstract要約: 森林キャノピーの高さを1.5mの解像度で全国で10年(2014-2024年)にわたってマッピングしたFOMSpoT(Forest Mapping with SPOT Time series)を紹介した。 異種買収におけるロバストな変更検出を可能にするため、我々は専用の後処理パイプラインを開発した。 乱れが小さく空間的に断片化された山岳林では、FOMSpoT-$$はF1スコアが0.44で、既存のベンチマークよりも桁違いに高い。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 40.631100826517375
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: The recent decline of the European forest carbon sink highlights the need for spatially explicit and frequently updated forest monitoring tools. Yet, existing satellite-based disturbance products remain too coarse to detect changes at the scale of individual trees, typically below 100 m$^{2}$. Here, we introduce FORMSpoT (Forest Mapping with SPOT Time series), a decade-long (2014-2024) nationwide mapping of forest canopy height at 1.5 m resolution, together with annual disturbance polygons (FORMSpoT-$Δ$) covering mainland France. Canopy heights were derived from annual SPOT-6/7 composites using a hierarchical transformer model (PVTv2) trained on high-resolution airborne laser scanning (ALS) data. To enable robust change detection across heterogeneous acquisitions, we developed a dedicated post-processing pipeline combining co-registration and spatio-temporal total variation denoising. Validation against ALS revisits across 19 sites and 5,087 National Forest Inventory plots shows that FORMSpoT-$Δ$ substantially outperforms existing disturbance products. In mountainous forests, where disturbances are small and spatially fragmented, FORMSpoT-$Δ$ achieves an F1-score of 0.44, representing an order of magnitude higher than existing benchmarks. By enabling tree-level monitoring of forest dynamics at national scale, FORMSpoT-$Δ$ provides a unique tool to analyze management practices, detect early signals of forest decline, and better quantify carbon losses from subtle disturbances such as thinning or selective logging. These results underscore the critical importance of sustaining very high-resolution satellite missions like SPOT and open-data initiatives such as DINAMIS for monitoring forests under climate change.
• Abstract（参考訳）: 近年のヨーロッパの森林炭素シンクの減少は、空間的に明確で頻繁に更新される森林モニタリングツールの必要性を浮き彫りにしている。 しかし、既存の衛星ベースの外乱生成物は、通常100 m$^{2}$未満の個々の木の規模で変化を検出するには粗いままである。 ここでは,フランス本土に分布する年次乱雑多角形(FORMSpoT-$$$$$)とともに,森林林冠の高さを1.5mで全国で10年(2014-2024年)にわたってマッピングしたFOMSpoT(Forest Mapping with SPOT Time series)を紹介する。 キャノピー高さは、高分解能レーザー走査(ALS)データに基づいて訓練された階層トランスフォーマーモデル(PVTv2)を用いた年次SPOT-6/7コンポジットから導出された。 異種買収におけるロバストな変化検出を可能にするため,共同登録と時空間総変動を併用した専用の後処理パイプラインを開発した。 19のサイトと5,087のNational Forest InventoryプロットにわたるALSに対する検証では、FOMSpoT-$Δ$が既存の乱れ製品より大幅に優れていることが示されている。 乱れが小さく空間的に断片化された山岳林では、FOMSpoT-$$$はF1スコアが0.44で、既存のベンチマークよりも桁違いに高い。 FORMSpoT-$Δ$は、森林動態の全国的なモニタリングを可能にすることで、管理プラクティスを分析し、森林衰退の早期シグナルを検出し、薄層化や選択的伐採などの微妙な乱れから炭素損失を定量化するためのユニークなツールを提供する。 これらの結果は、SPOTのような非常に高解像度の衛星ミッションと、気候変動下で森林をモニタリングするDINAMISのようなオープンデータイニシアチブを維持することの重要性を浮き彫りにした。

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