Open-Canopy: Towards Very High Resolution Forest Monitoring

要約

衛星画像から樹冠の高さとその変化をメートル解像度で推定することは、重要な環境アプリケーションを使用するコンピュータ ビジョンにおいて重要な課題です。
ただし、この解像度ではオープンアクセスのデータセットが不足しているため、モデルの再現性と評価が妨げられています。
Open-Canopy は、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で国規模のベンチマークであり、解像度 1.5 m の衛星画像と航空 LiDAR データでフランス全土 87,000 km$^2$ 以上をカバーします。
さらに、樹木レベルで異なる年の画像間の樹冠の高さの変化を検出するためのベンチマークである Open-Canopy-$\Delta$ を紹介します。これは、現在のコンピュータ ビジョン モデルにとって困難なタスクです。
これらのベンチマークに基づいて最先端のアーキテクチャを評価し、重大な課題と改善の機会を明らかにします。
私たちのデータセットとコードは https://github.com/fajwel/Open-Canopy で公開されています。

要約(オリジナル)

Estimating canopy height and its changes at meter resolution from satellite imagery is a significant challenge in computer vision with critical environmental applications. However, the lack of open-access datasets at this resolution hinders the reproducibility and evaluation of models. We introduce Open-Canopy, the first open-access, country-scale benchmark for very high-resolution (1.5 m) canopy height estimation, covering over 87,000 km$^2$ across France with 1.5 m resolution satellite imagery and aerial LiDAR data. Additionally, we present Open-Canopy-$\Delta$, a benchmark for canopy height change detection between images from different years at tree level-a challenging task for current computer vision models. We evaluate state-of-the-art architectures on these benchmarks, highlighting significant challenges and opportunities for improvement. Our datasets and code are publicly available at https://github.com/fajwel/Open-Canopy.

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