Multi-Sensor AI-Based Urban Tree Crown Segmentation from High-Resolution Satellite Imagery for Smart Environmental Monitoring
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Urban tree detection is fundamental to effective forestry management, biodiversity preservation, and environmental monitoring—key components of sustainable smart city development. This study introduces a deep learning framework for urban tree crown segmentation that exclusively leverages high-resolution satellite imagery from GeoEye-1, WorldView-2, and WorldView-3, thereby eliminating the need for additional data sources such as LiDAR or UAV imagery. The proposed framework employs a Residual U-Net architecture augmented with Attention Gates (AGs) to address major challenges, including class imbalance, overlapping crowns, and spectral interference from complex urban structures, using a custom composite loss function. The main contribution of this work is to integrate data from three distinct satellite sensors with varying spatial and spectral characteristics into a single processing pipeline, demonstrating that such well-established architectures can yield reliable, high-accuracy results across heterogeneous resolutions and imaging conditions. A further advancement of this study is the development of a hybrid ground-truth generation strategy that integrates NDVI-based watershed segmentation, manual annotation, and the Segment Anything Model (SAM), thereby reducing annotation effort while enhancing mask fidelity. In addition, by training on 4-band RGBN imagery from multiple satellite sensors, the model exhibits generalization capabilities across diverse urban environments. Despite being trained on a relatively small dataset comprising only 1200 image patches, the framework achieves state-of-the-art performance (F1-score: 0.9121; IoU: 0.8384; precision: 0.9321; recall: 0.8930). These results stem from the integration of the Residual U-Net with Attention Gates, which enhance feature representation and suppress noise from urban backgrounds, as well as from hybrid ground-truth generation and the combined BCE–Dice loss function, which effectively mitigates class imbalance. Collectively, these design choices enable robust model generalization and clear performance superiority over baseline networks such as DeepLab v3 and U-Net with VGG19. Fully automated and computationally efficient, the proposed approach delivers cost-effective, accurate segmentation using satellite data alone, rendering it particularly suitable for scalable, operational smart city applications and environmental monitoring initiatives.
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.
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 découle