Detecting and mapping tree crowns based on convolutional neural network and Google Earth images
Notice bibliographique
Résumé
Mapping tree crown is critical for estimating the functional and spatial distribution of ecosystem services. However, accurate and up-to-date urban crown mapping remains a challenge due to the time-consuming nature of field sampling and spatial heterogeneity. Another challenge is the data cost, which is always a concern for low-cost processing of forest maps on large scales. Here, we developed a novel working framework by integrating an advanced deep learning technology, the Mask Region-based Convolutional Neural Network (Mask R-CNN) model with Google Earth images to detect tree crown cover in New York’s Central Park, which is a typical testbed for an urban forest area with highly heterogeneous tree crown cover. The results indicated that the tree number detection rate estimated by the Mask R-CNN crown detection model was 82.8% and the crown area detection rate was 81.8% for the entire study area. The model detected isolated trees and closed forest trees areas with a recall of 87.5% and 81.6% of the tree numbers, respectively. The analysis indicates that the tree crown detection model could accurately detect tree crowns under highly complex environments and demonstrates great potential to map urban tree crown covers.
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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 | 0,000 |
| 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 ».