論文の概要: National-scale mapping of tree species composition in Switzerland from high-resolution aerial imagery and multimodal data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2611.08095v1
• Date: Thu, 05 Nov 2026 14:40:09 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-11-07 04:55:13.542908
• Title: National-scale mapping of tree species composition in Switzerland from high-resolution aerial imagery and multimodal data
• Title（参考訳）: 高解像度空中画像とマルチモーダルデータを用いたスイスの樹種組成の全国マッピング
• Abstract要約: 樹種構成は森林の生産性と森林が気候障害にどう反応するかを形作る。 ほとんどの国有林図は、各ピクセルを単一の優占種として割り当てており、付随する種の共有を示すことはできない。 主樹種10種と,スイス全土に残存する他種を30m分解能で分類した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.68588766881938
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Tree-species composition shapes forest productivity and how forests respond to climate disturbances such as drought, windthrow and insect outbreaks. Yet most national forest maps assign each pixel a single dominant species and cannot show the share of accompanying species. We mapped the basal-area shares of ten main tree species and a residual Other class across Switzerland at 30 m resolution. A deep-learning model combining 0.1 m aerial RGB imagery, airborne laser scanning (ALS), annual AlphaEarth satellite embeddings, and climate variables was trained on basal-area observations from 3,992 Swiss National Forest Inventory (NFI) sites. In spatial cross-validation, the model reached a macro-$R^2$ of 0.485 across the 11 classes. On an independent forest-reserve dataset, the map reached a macro-$R^2$ of 0.552 for individual 30 m pixels and 0.733 for plots, and identified the dominant class in 73.2% of pixels and 81.1% of plots. The map shows maple and ash as widespread minor components that dominant-class maps omit. It also reproduces the elevational sequence from broadleaved lowland stands through spruce to larch and Arolla pine near the treeline. By resolving the species mixture within each 30 m pixel, the map complements field inventory statistics with spatially continuous information that can support forest monitoring, the management of mixed stands, and climate-adaptation planning across Switzerland.
• Abstract（参考訳）: 樹木の種組成は、森林の生産性と、干ばつ、風雨、昆虫の発生などの気候障害にどう反応するかを形作る。 しかし、ほとんどの国有林図は、各ピクセルを単一の優占種として割り当てており、付随する種の共有を示すことはできない。 主樹種10種と,スイス全土に残存する他種を30m分解能で分類した。 スイス国立森林調査所(NFI)の3,992箇所の玄武岩の観測から, 大気RGB画像0.1m, 空中レーザースキャン(ALS), アルファアース衛星の年次埋没量, 気候変数を組み合わせた深層学習モデルを構築した。 空間的クロスバリデーションでは、モデルは11つのクラスでマクロ-R^2$の0.485に達した。 独立した森林保護データセットでは、地図は個々の30mピクセルで0.552ドル、プロットで0.733ドルというマクロ値に達し、73.2%のピクセルと81.1%のプロットで支配階級を特定した。 マップは、メープルとアッシュを、支配的なクラスマップが省略する広範なマイナーなコンポーネントとして示します。 また、広葉樹の低地からラクラマツやアロラマツまで標高の連続を再現している。 この地図は、30mごとに混在する種を分解することで、森林モニタリング、混合スタンドの管理、スイス全土の気候適応計画を支援する空間的連続的な情報とフィールドインベントリ統計を補完する。

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