論文の概要: Direct Estimation of Tree Volume and Aboveground Biomass Using Deep Regression with Synthetic Lidar Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.04683v1
• Date: Wed, 04 Mar 2026 23:56:41 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-06 22:06:11.008357
• Title: Direct Estimation of Tree Volume and Aboveground Biomass Using Deep Regression with Synthetic Lidar Data
• Title（参考訳）: 合成ライダーデータを用いた深部回帰による樹容積と地中バイオマスの直接推定
• Authors: Habib Pourdelan, Zhengkang Xiang, Hugh Stewart, Cam Nicholson, Martin Tomko, Kourosh Khoshelham,
• Abstract要約: 森林バイオマスの推定は, 炭素沈降のモニタリングと気候変動対策の実施に不可欠である。 既存の方法では、例えば幹の直径や高さといった測定可能な生体物理パラメータに関連付けて、個々の木のバイオマスを推定するアロメトリモデルに頼っていることが多い。 本研究では, 合成点雲データを用いて深部回帰ネットワークを学習し, 実点雲に適用し, プロットレベルの木材体積推定を行う手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.588276431770691
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Accurate estimation of forest biomass is crucial for monitoring carbon sequestration and informing climate change mitigation strategies. Existing methods often rely on allometric models, which estimate individual tree biomass by relating it to measurable biophysical parameters, e.g., trunk diameter and height. This indirect approach is limited in accuracy due to measurement uncertainties and the inherently approximate nature of allometric equations, which may not fully account for the variability in tree characteristics and forest conditions. This study proposes a direct approach that leverages synthetic point cloud data to train a deep regression network, which is then applied to real point clouds for plot-level wood volume and aboveground biomass (AGB) estimation. We created synthetic 3D forest plots with ground truth volume, which were then converted into point cloud data using a lidar simulator. These point clouds were subsequently used to train deep regression networks based on PointNet, PointNet++, DGCNN, and PointConv. When applied to synthetic data, the deep regression networks achieved mean absolute percentage error (MAPE) values ranging from 1.69% to 8.11%. The trained networks were then applied to real lidar data to estimate volume and AGB. When compared against field measurements, our direct approach showed discrepancies of 2% to 20%. In contrast, indirect approaches based on individual tree segmentation followed by allometric conversion, as well as FullCAM, exhibited substantially large underestimation, with discrepancies ranging from 27% to 85%. Our results highlight the potential of integrating synthetic data with deep learning for efficient and scalable forest carbon estimation at plot level.
• Abstract（参考訳）: 森林バイオマスの正確な推定は,炭素沈降のモニタリングと気候変動対策の実施に不可欠である。 既存の方法では、個々の木のバイオマスを測定可能な生体物理パラメータ(例えば、幹の直径、高さ)に関連付けて推定するアロメトリモデルに頼っていることが多い。 この間接的アプローチは、測定の不確かさと、木の性質や森林条件の変動を完全に考慮していないアロメトリー方程式の本質的に近似性によって、精度が制限されている。 本研究では, 合成点雲データを用いて深部回帰ネットワークを訓練し, 実点雲に適用し, プロットレベルの木材体積と地上バイオマス推定を行う手法を提案する。 我々は地上の真実の体積を持つ合成3D森林プロットを作成し、ライダーシミュレータを用いて点雲データに変換した。 これらのポイントクラウドはその後、PointNet、PointNet++、DGCNN、PointConvに基づくディープレグレッションネットワークのトレーニングに使用された。 合成データに適用した場合、ディープレグレッションネットワークは平均絶対パーセンテージ誤差(MAPE)を1.69%から8.11%の範囲で達成した。 トレーニングされたネットワークを実際のライダーデータに適用し、ボリュームとAGBを推定した。 実測値と比較すると, 直接的アプローチでは2%から20%の差がみられた。 対照的に, 個々の木区分に基づく間接的アプローチとアロメトリ変換, およびFullCAMでは, 27%から85%の差がみられた。 本研究は,プロットレベルでの効率的な森林炭素推定のために,合成データと深層学習を統合する可能性を強調した。

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