Open-Canopy: A Country-Scale Benchmark for Canopy Height Estimation at Very High Resolution

要約

衛星画像から樹冠の高さと樹冠の高さの変化をメートル解像度で推定することは、森林の健全性、伐採活動、木材資源、炭素貯蔵量の監視など、数多くの応用例があります。
ただし、既存の森林データセットの多くは商用または非公開のデータ ソースに基づいており、新しいアプローチの再現性と評価が制限されています。
このギャップに対処するために、非常に高解像度 (1.5 m) の樹冠高推定のための初のオープンアクセスかつ国規模のベンチマークである Open-Canopy を導入します。
Open-Canopy はフランス全土 87,000 km$^2$ 以上をカバーし、SPOT 衛星画像と高解像度航空 LiDAR データを組み合わせています。
また、異なる年に撮影された 2 つの画像間の樹冠の高さの変化を検出するための最初のベンチマークである Open-Canopy-$\Delta$ も提案します。これは、最近のモデルでも特に困難なタスクです。
これらのベンチマークの堅牢な基盤を確立するために、私たちは樹冠の高さを推定するための最先端のコンピューター ビジョン モデルの包括的なリストを評価します。
データセットと関連コードには、https://github.com/fajwel/Open-Canopy からアクセスできます。

要約(オリジナル)

Estimating canopy height and canopy height change at meter resolution from satellite imagery has numerous applications, such as monitoring forest health, logging activities, wood resources, and carbon stocks. However, many existing forest datasets are based on commercial or closed data sources, restricting the reproducibility and evaluation of new approaches. To address this gap, we introduce Open-Canopy, the first open-access and country-scale benchmark for very high resolution (1.5 m) canopy height estimation. Covering more than 87,000 km$^2$ across France, Open-Canopy combines SPOT satellite imagery with high resolution aerial LiDAR data. We also propose Open-Canopy-$\Delta$, the first benchmark for canopy height change detection between two images taken at different years, a particularly challenging task even for recent models. To establish a robust foundation for these benchmarks, we evaluate a comprehensive list of state-of-the-art computer vision models for canopy height estimation. The dataset and associated codes can be accessed at https://github.com/fajwel/Open-Canopy.

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