Mining Field Data for Tree Species Recognition at Scale

要約

個々の樹種のラベルは、必要な専門知識と写真判読の限界により、取得することが特に困難です。
ここでは、利用可能な事前トレーニング済み樹木検出モデルを使用して、公共の森林目録データから種ラベルを自動的にマイニングする方法論を紹介します。
私たちは航空画像内の樹木のインスタンスを特定し、人間の関与をほぼゼロにしながら、それらを現場データと照合します。
得られたデータセットに対して一連の実験を実施し、ノイズの多いデータポイントやラベルのないデータポイントを追加した場合に有益な効果が得られることを示し、大規模な個別種マッピングの強力な可能性を強調しています。

要約(オリジナル)

Individual tree species labels are particularly hard to acquire due to the expert knowledge needed and the limitations of photointerpretation. Here, we present a methodology to automatically mine species labels from public forest inventory data, using available pretrained tree detection models. We identify tree instances in aerial imagery and match them with field data with close to zero human involvement. We conduct a series of experiments on the resulting dataset, and show a beneficial effect when adding noisy or even unlabeled data points, highlighting a strong potential for large-scale individual species mapping.

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