Multi-branch and multi-label tree species classification using deep learning for UAV aerial photography and Sentinel remote sensing images
Notice bibliographique
Résumé
The classification and identification of forest tree species is of great value in the study of species diversity and forest monitoring. With the development of emerging technologies, the combination of remote sensing images and deep learning methods has become an important means to study multi-label image classification. However, nowadays, due to the small difference between tree species images, the difficulty of artificial labeling, and the difficulty of obtaining data sets, there are few studies on multi-label classification for tree species images. Therefore, taking the TreeSatAI dataset as an example, a multi-branch and multi-label image classification model (MMTSC) specifically designed for multi-source remote sensing data is proposed to classify and identify 15 tree species in the dataset. In a complex forest stand scenario with unbalanced data, our F1-Score and Precision are as high as about 72% and 82%, respectively. The visualization results of the confusion matrix and Grad-CAM heat map further verify the model's recognition ability on different categories. To comprehensively evaluate the model performance, we compared it with other state-of-the-art (SOTA) methods for multi-label image classification tasks and conducted a series of ablation experiments. Experimental results show that the MMTSC model outperforms other SOTA methods in F1-Score, Precision, Recall, and mAP. In addition, we also compared the model's backbone network DenseNet121 with the classic structures of EfficientNet-B0, ConvNeXt-Tiny, ResNet-18, MobileNetV3 and RegNetX-800MF. The evaluation results showed that the DenseNet121 architecture performed best in this task, verifying its effectiveness and adaptability as a backbone network. Finally, we use the results of the deep learning-based multi-label tree species classification model for biomass estimation, providing practical suggestions for relevant institutions, thereby contributing to the scientific management of forest resources and the improvement of carbon sequestration capacity.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».