論文の概要: FSKD: Monocular Forest Structure Inference via LiDAR-to-RGBI Knowledge Distillation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.01766v1
• Date: Thu, 02 Apr 2026 08:33:55 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-03 14:21:10.61811
• Title: FSKD: Monocular Forest Structure Inference via LiDAR-to-RGBI Knowledge Distillation
• Title（参考訳）: FSKD:LiDAR-to-RGBI知識蒸留による単眼林構造推定
• Abstract要約: Canopy Height Model (CHM) や Plant Area Index (PAI) 、Foliage Height Diversity (FHD) といった森林構造指標に言及されているにもかかわらず、空飛ぶLiDARは費用がかからないままである。 FSKD: LiDAR-to-RGB-Infrared(RGBI)知識蒸留フレームワークを提案する。
• 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: Very High Resolution (VHR) forest structure data at individual-tree scale is essential for carbon, biodiversity, and ecosystem monitoring. Still, airborne LiDAR remains costly and infrequent despite being the reference for forest structure metrics like Canopy Height Model (CHM), Plant Area Index (PAI), and Foliage Height Diversity (FHD). We propose FSKD: a LiDAR-to-RGB-Infrared (RGBI) knowledge distillation (KD) framework in which a multi-modal teacher fuses RGBI imagery with LiDAR-derived planar metrics and vertical profiles via cross-attention, and an RGBI-only SegFormer student learns to reproduce these outputs. Trained on 384 $km^2$ of forests in Saxony, Germany (20 cm ground sampling distance (GSD)) and evaluated on eight geographically distinct test tiles, the student achieves state-of-the-art (SOTA) zero-shot CHM performance (MedAE 4.17 m, $R^2$=0.51, IoU 0.87), outperforming HRCHM/DAC baselines by 29--46% in MAE (5.81 m vs. 8.14--10.84 m) with stronger correlation coefficients (0.713 vs. 0.166--0.652). Ablations show that multi-modal fusion improves performance by 10--26% over RGBI-only training, and that asymmetric distillation with appropriate model capacity is critical. The method jointly predicts CHM, PAI, and FHD, a multi-metric capability not provided by current monocular CHM estimators, although PAI/FHD transfer remains region-dependent and benefits from local calibration. The framework also remains effective under temporal mismatch (winter LiDAR, summer RGBI), removing strict co-acquisition constraints and enabling scalable 20 cm operational monitoring for workflows such as Digital Twin Germany and national Digital Orthophoto programs.
• Abstract（参考訳）: 超高分解能(VHR)森林構造データは,炭素,生物多様性,生態系モニタリングに不可欠である。 それでも、Canopy Height Model (CHM)、PAI、Foliage Height Diversity (FHD)といった森林構造指標に言及されているにもかかわらず、空飛ぶLiDARは費用がかからず、頻繁に存在する。 FSKD: LiDAR-to-RGB-Infrared (RGBI) knowledge distillation (RGBI) framework that a multi-modal teacher fuses RGBI images with LiDAR- derived Planar metrics and vertical profiles via cross-attention, and a RGBI-only SegFormer students are learn to repeat these outputs。 ドイツのザクセン州の384$km^2$の森林(20cm地中サンプリング距離(GSD))で訓練され、8つの地理的に異なる試験タイルで評価され、学生は最先端(SOTA)ゼロショットCHM性能(MedAE 4.17 m, $R^2$=0.51, IoU 0.87)を達成し、強い相関係数(0.713 vs. 0.166-0.652)を持つHRCHM/DACベースライン(5.81 m vs. 8.14--10.84 m)を29-46%上回った。 アブレーションの結果, マルチモーダル核融合はRGBIのみのトレーニングよりも10～26%向上し, 適切なモデルキャパシティを有する非対称蒸留が重要であることがわかった。 この手法は、ChM、PAI、FHDを共同で予測するが、これは現在の単分子CHM推定器では提供されないマルチメトリック能力であり、PAI/FHD転送は領域依存であり、局所的な校正による利点がある。 また、このフレームワークは時間的ミスマッチ(LiDAR、夏期RGBI)の下でも有効であり、厳密な共獲得制約を取り除き、Digital Twin GermanyやNational Digital Orthophoto Programのようなワークフローのスケーラブルな20cmの運用監視を可能にする。

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