論文の概要: A novel ordinal multi-view aggregation scheme for oak defoliation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.28151v1
• Date: Wed, 27 May 2026 08:33:44 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-28 17:38:55.896777
• Title: A novel ordinal multi-view aggregation scheme for oak defoliation
• Title（参考訳）: オーク剥離のための新しい順序的多視点アグリゲーション手法
• Authors: Francisco Bérchez-Moreno, Ricardo Enrique Hernández-Lambraño, David Guijo-Rubio, Víctor Manuel Vargas, Francisco José Ruiz-Gómez, Juan Carlos Fernández, Pablo González-Moreno,
• Abstract要約: 本稿では,個々の木々の異なる視点で学習した畳み込みニューラルネットワーク(CNN)の予測を集約する,新しい多視点アンサンブルフレームワークを提案する。 その結果, 脱落レベルの順序構造をモデル化することで, 名目的アプローチよりも性能が向上することが示唆された。 これらの知見は,大規模で一貫した,客観的な森林健康評価のための,Deep Learning (DL), Ordinal Classification (OC) とマルチビューアグリゲーションの組み合わせの可能性を強調した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.8157159554332565
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Forest decline driven by climate and biotic stressors threatens ecosystem functioning, making accurate monitoring of tree health essential. In this work, we address tree defoliation estimation as an ordinal classification problem using ground-level imagery. We propose a novel multi-view ensemble framework that aggregates predictions from Convolutional Neural Networks (CNNs) trained on different perspectives of individual trees (north, south, and crown). This approach leverages complementary visual information while preserving modelling consistency through a homogeneous ensemble design. A comprehensive evaluation is conducted by comparing multiple ordinal classification methods and analysing the contribution of each view and their combinations. Results show that modelling the ordinal structure of defoliation levels improves performance over nominal approaches, while the proposed multi-view ensemble consistently outperforms single-view and pairwise configurations. In particular, the three-view ensemble achieves the most robust and accurate predictions across all evaluation metrics. These findings highlight the potential of combining Deep Learning (DL), Ordinal Classification (OC), and multi-view aggregation for scalable, consistent, and objective forest health assessment in complex ecosystems such as Mediterranean dehesas.
• Abstract（参考訳）: 気候や生物ストレスによって引き起こされる森林の減少は生態系の機能を脅かし、樹木の健康を正確に監視する。 そこで本研究では,地上画像を用いた樹木の剥離推定を序列分類問題として扱う。 本研究では,各木(北,南,クラウン)の異なる視点で学習した畳み込みニューラルネットワーク(CNN)の予測を集約する,新しい多視点アンサンブルフレームワークを提案する。 このアプローチは相補的な視覚情報を活用し、同質なアンサンブル設計によるモデリング一貫性を保っている。 総合的な評価は、複数の順序分類法を比較し、各ビューとそれらの組み合わせの貢献を分析することによって行われる。 以上の結果から, 分離レベルの順序構造をモデル化することで, 名目的アプローチよりも性能が向上し, マルチビューアンサンブルは単一ビューとペアワイズ構成を一貫して上回ることがわかった。 特に、3ビューアンサンブルは、すべての評価指標の中で最も堅牢で正確な予測を達成します。 これらの知見は,地中海デヘサスなどの複雑な生態系において,多面的な森林健康評価のための多面的集約と,深層学習(DL),標準分類(OC),多面的集約の両立の可能性を強調した。

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