TreeScope: An Agricultural Robotics Dataset for LiDAR-Based Mapping of Trees in Forests and Orchards

要約

林業、木材、農業のためのデータ収集は現在、労働集約的で時間のかかる手作業に頼っている。我々は、ロボット工学がこれらの技術を改善することを実証し、森林や果樹園の樹木のセマンティック・セグメンテーションと直径推定を手始めに、農業研究を加速させることを目指している。我々はTreeScope v1.0を発表します。TreeScopeは精密農業と林業のための最初のロボット工学データセットで、林業と果樹園の樹木のカウントとマッピングに対応しています。TreeScopeは、UAVや車両や人間のオペレーターによって運ばれるモバイルロボットプラットフォームなどのロボティクスプラットフォームで収集された農業環境のLiDARデータを提供します。このデータセットの最初のリリースでは、樹木の茎と現場で測定された樹木の直径について、1,800以上の手作業で意味的なラベルを注釈したグラウンドトゥルースデータを提供します。研究者がアルゴリズムの精度を評価するために使用できる、これらのタスクのベンチマークスクリプトを共有します。最後に、オープンソースの直径推定と市販のセマンティックセグメンテーションのアルゴリズムを実行し、ベースラインの結果を共有する。

要約(オリジナル)

Data collection for forestry, timber, and agriculture currently relies on manual techniques which are labor-intensive and time-consuming. We seek to demonstrate that robotics offers improvements over these techniques and accelerate agricultural research, beginning with semantic segmentation and diameter estimation of trees in forests and orchards. We present TreeScope v1.0, the first robotics dataset for precision agriculture and forestry addressing the counting and mapping of trees in forestry and orchards. TreeScope provides LiDAR data from agricultural environments collected with robotics platforms, such as UAV and mobile robot platforms carried by vehicles and human operators. In the first release of this dataset, we provide ground-truth data with over 1,800 manually annotated semantic labels for tree stems and field-measured tree diameters. We share benchmark scripts for these tasks that researchers may use to evaluate the accuracy of their algorithms. Finally, we run our open-source diameter estimation and off-the-shelf semantic segmentation algorithms and share our baseline results.

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arxiv.jp, DeepL