Detection of Individual Trees in UAV LiDAR Point Clouds Using a Deep Learning Framework Based on Multichannel Representation
Notice bibliographique
Résumé
Individual tree detection is critical for forest investigation and monitoring. Several existing methods have difficulties to detect trees in complex forest environments due to insufficiently mining descriptive features. This study proposes a deep learning (DL) framework based on a designed multichannel information complementarity representation for detecting trees in complex forest using UAV laser scanning point clouds. The proposed method consists of two main stages: ground filtering and tree detection. In the first stage, a modified graph convolution network with a local topological information layer is designed to separate the ground points. Unlike most existing parametric methods, our ground filtering method avoids the optimal parameters selection to adapt to different kinds of environments. For tree detection, a top-down slice (TDS) module is first designed to mine the vertical structure information in a top-down way. Then, a special multichannel representation (MCR) is developed to preserve different distribution patterns of points from complementary perspectives. Finally, a multibranch network (MBNet) is proposed for individual tree detection by fusing multichannel features, which can provide discriminative information for MBNet to detect trees more accurately. MBNet was evaluated on seven forest areas [UAV light detection and ranging (LiDAR) data with the mean size of 14 <inline-formula xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink"> <tex-math notation="LaTeX">$000~\text {m}^{2}$ </tex-math></inline-formula> and point density of 250 points/ <inline-formula xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink"> <tex-math notation="LaTeX">$\text {m}^{2}$ </tex-math></inline-formula> ]. Experimental results showed that the proposed framework achieves excellent performance. Our method obtains promising performance with a mean recall of 89.23% and a mean F1-score of 87.04%.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».