論文の概要: Sparse tensor networks for individual tree diameter estimation in mixed forests

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2610.37784v1
• Date: Tue, 27 Oct 2026 18:05:13 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-11-03 19:46:40.391693
• Title: Sparse tensor networks for individual tree diameter estimation in mixed forests
• Title（参考訳）: 混合林における個別樹径推定のためのスパーステンソルネットワーク
• Abstract要約: 胸の高さ (DBH) における樹木径の測定は, 森林在庫の基礎となっている。 UAV搭載レーザースキャン(ULS)により、森林調査のスケーラブル化が可能となる。 そこで本研究では,樹冠分割からDBH回帰まで,完全に自動化された森林在庫パイプラインを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Measurements of tree diameter at breast height (DBH) are fundamental to forest inventories, but manual surveys across entire stands or regions are impractical. UAV-borne laser scanning (ULS) enables scalable automated forest surveys, yet canopy occlusion makes accurate DBH estimation from ULS point clouds non-trivial. Limited stem-level point density of ULS data constrains approaches relying on detailed stem reconstruction, such as Quantitative Structure Models (QSMs) and circle fitting. Empirical machine learning methods based on predefined point cloud metrics are an alternative. New deep learning approaches offer an even more principled solution, allowing models to learn directly from point clouds. Sparse tensor networks have shown particular promise, transforming forestry tasks such as tree species classification. We investigate whether these strengths can be extended to estimate individual tree DBH from ULS data across four mixed-species temperate forest plots in Germany. We further advance existing sparse tensor networks by introducing TreeNext, a lightweight deep learning architecture for direct individual tree parameter estimation from voxelized LiDAR point clouds. We present a fully automated forest inventory pipeline from individual tree instance segmentation to DBH regression, and quantify the impact of segmentation errors by comparing performance on automatically segmented and ground truth instances. TreeNext achieves an $R^2$ of 0.8355 on automatically segmented trees and 0.9380 on ground truth segments, outperforming strong tabular baselines including Random Forest and XGBoost. Segmentation quality emerges as the dominant error source in the automated pipeline. TreeNext proves highly data-efficient, performing well even in small data scenarios. Our findings establish sparse tensor networks as a practical foundation for automated individual tree DBH estimation from ULS.
• Abstract（参考訳）: 胸の高さ (DBH) における樹木の直径の測定は, 林業における基本的だが, スタンド全体や地域全体にわたる手動調査は現実的ではない。 UAV搭載レーザースキャン(ULS)は、スケーラブルな森林調査を可能にするが、天蓋閉塞は、ULS点雲からの正確なDBH推定を非自明にする。 ULSデータ制約の限られたステムレベル点密度は、量的構造モデル(QSM)や円の嵌合など、詳細なステム再構成に依存する。 事前に定義されたポイントクラウドメトリクスに基づいた実証的な機械学習手法が代替手段である。 新しいディープラーニングアプローチにより、より原則化されたソリューションが提供され、モデルがポイントクラウドから直接学習できるようになる。 スパーステンソルネットワークは、樹木の種分類のような林業のタスクを変容させ、特に有望であることを示している。 本研究は,ドイツに生息する4種の温帯林に分布するULSデータから樹冠DBHを推定するために,これらの強度を拡張できるかどうかを考察する。 我々はさらに,voxelized LiDAR点雲からツリーパラメータを直接推定する軽量ディープラーニングアーキテクチャであるTreeNextを導入することで,既存のスパーステンソルネットワークをさらに発展させる。 そこで本研究では,個々の木インスタンスのセグメンテーションからDBHレグレッションへの完全自動森林在庫パイプラインを提案し,自動セグメンテーションと地上真実インスタンスのパフォーマンスを比較してセグメンテーションエラーの影響を定量化する。 TreeNextは、自動的に区切られた木でR^2$ 0.8355、地上の真理セグメントで0.9380を達成し、ランダムフォレストやXGBoostなどの強力な表層ベースラインを上回っている。 自動パイプラインにおける主要なエラーソースとしてセグメンテーション品質が出現する。 TreeNextはデータ効率が高く、小さなデータシナリオでもうまく機能する。 ULSを用いた個別木DBHの自動推定のための実用的基礎として,スパーステンソルネットワークを確立した。

関連論文リスト

• Learning Order Forest for Qualitative-Attribute Data Clustering [52.612779710298526]
  本稿では,属性内定性値間の局所的な順序関係を柔軟に表現する木のような距離構造を探索する。 より適切な木構造とクラスタを反復的に獲得するために,共同学習機構を提案する。 実験により、共同学習は森林をクラスタリングタスクに適応させ、正確な結果を得ることを示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-03-03T07:49:50Z)
• treeX: Unsupervised Tree Instance Segmentation in Dense Forest Point Clouds [3.991273178712078]
  近距離レーザースキャンは、森林スタンドの詳細な3Dキャプチャを提供する。 TreeXアルゴリズムは、クラスタリングに基づく茎検出とクラウンデライン化のために成長する領域を組み合わせる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-09-03T18:35:20Z)
• TreePO: Bridging the Gap of Policy Optimization and Efficacy and Inference Efficiency with Heuristic Tree-based Modeling [65.46347858249295]
  TreePOは自己誘導型ロールアウトアルゴリズムで、シーケンス生成を木構造検索プロセスとして見る。 TreePOは基本的に、探索の多様性を保存または強化しながら、更新毎の計算負担を削減します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-08-24T16:52:37Z)
• Forecasting with Hyper-Trees [50.72190208487953]
  Hyper-Treesは時系列モデルのパラメータを学習するために設計されている。 対象とする時系列モデルのパラメータを特徴に関連付けることで、Hyper-Treesはパラメータ非定常性の問題にも対処する。 この新しいアプローチでは、木はまず入力特徴から情報表現を生成し、浅いネットワークはターゲットモデルパラメータにマップする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-13T15:22:15Z)
• TreeLearn: A deep learning method for segmenting individual trees from ground-based LiDAR forest point clouds [40.46280139210502]
  TreeLearnは、森林点雲のツリーインスタンスセグメンテーションのためのディープラーニングアプローチである。 TreeLearnは、データ駆動の方法で、すでにセグメンテーションされたポイントクラウドでトレーニングされている。 我々は、Lidar360ソフトウェアを使って6665本の木の森林点雲上でTreeLearnを訓練した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-15T15:20:16Z)
• Tree Detection and Diameter Estimation Based on Deep Learning [0.0]
  樹木認識は、自律的な林業活動に向けた重要なビルディングブロックである。 データセットでトレーニングされたディープニューラルネットワークモデルは、木検出の精度90.4%を達成する。 結果は、自律的な倒木作戦への有望な道を提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-31T15:51:32Z)
• Growing Deep Forests Efficiently with Soft Routing and Learned Connectivity [79.83903179393164]
  この論文は、いくつかの重要な側面で深い森林のアイデアをさらに拡張します。 我々は、ノードがハードバイナリ決定ではなく、確率的ルーティング決定、すなわちソフトルーティングを行う確率的ツリーを採用する。 MNISTデータセットの実験は、私たちの力のある深部森林が[1]、[3]よりも優れたまたは匹敵するパフォーマンスを達成できることを示しています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-12-29T18:05:05Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。