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J-GLOBAL ID：202102230409482095   整理番号：21A2455416

自動木幹検出と直接直径測定のためのUAVレーザ走査からの超高密度点雲【JST・京大機械翻訳】

Very High Density Point Clouds from UAV Laser Scanning for Automatic Tree Stem Detection and Direct Diameter Measurement

著者 (3件)： Kuzelka Karel ,  Slavik Martin ,  Surovy Peter
資料名： Remote Sensing (Web)  (Remote Sensing (Web))
巻： 12  号： 8  ページ： 1236  発行年： 2020年 
JST資料番号： U7270A  ISSN： 2072-4292  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： スイス (CHE)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 無人航空機(UAV)から得た三次元光検出と測距(LiDAR)点雲は,比較的新しいタイプのリモートセンシングデータを表す。調査グレード精度を有する平方メートル当たり数千点の点雲密度は,UAVレーザ走査(ULS)を森林環境の詳細なマッピングのための非常に適切なツールにした。RIEGL VUX-SYSを用いて,中央ヨーロッパ森林の2つの最も重要な経済種であるノルウェートウヒとオウシュウアカマツの森林林分をスキャンし,完全に自動化されたワークフローにおける個々の樹木幹検出と茎直径推定のための点雲の適合性を評価した。サブキャノピー空間におけるボクセルの点密度に基づくツリーステムを分割し,幹に沿った断面に適合するロバストな円フィッティングの3つの方法を適用した。(1)Hough変換;(2)ランダムサンプルコンセンサス(RANSAC);(3)ロバスト最小トリミング二乗(RLTS)。トウヒとマツに対する研究プロットにおける全樹木の99%と100%を正確に検出し,最良の性能法,RTLSを用いて,平均バイアス誤差0.1cm(1%)とRMSE6.0cm(19%)で,トウヒの99%とマツの98%に対する直径を推定できた。Hough変換では,非フィルタリングの周辺と,しばしば断面の不完全点表現に適合できなかった。一般的に,RLTSはRANSACよりもわずかに良好に機能し,より高い茎検出成功率と直径推定のより低い誤差の両方を有した。RLTSのより良い性能は,不完全および雑音点構造のような複雑な状況においてより顕著であり,一方,高品質点表現に対しては,RANSACはわずかに良好な結果を与えた。Copyright 2021 The Author(s) All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 雑音 ,  自動化 ,  フィルタリング ,  無人機 ,  *トウヒ ,  光検出 ,  三次元 ,  林分 ,  ロバスト性 ,  オウシュウアカマツ ,  Picea abies ,  ワークフロー ,  ボクセル
準シソーラス用語： RANSAC ,  *レーザ走査 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (8件)： UAV ,  LiDAR ,  林業 ,  樹木検出 ,  直径推定 ,  DBH ,  RANSAC ,  ロバストなフィッティング

分類 (2件)： 測樹学  (FF01040T) ,  森林生物学一般  (FF02010T)

引用文献 (40件)：

• FAO Voluntary Guidelines on National Forest Monitoring; Food and Agriculture Organization of the United Nations: Rome, Italy, 2017; ISBN 978-92-5-109619-2. Lowe, D.G. Method and Apparatus for Identifying Scale Invariant Features in an Image and Use of Same for Locating an Object in an Image. U.S. Patent No. 6,711,293, 23 March 2004.
• Baltsavias, E.; Gruen, A.; Eisenbeiss, H.; Zhang, L.; Waser, L.T. High-quality image matching and automated generation of 3D tree models. Int. J. Remote Sens. 2008, 29, 1243-1259.
• Vastaranta, M.; Wulder, M.A.; White, J.C.; Pekkarinen, A.; Tuominen, S.; Ginzler, C.; Kankare, V.; Holopainen, M.; Hyyppä, J.; Hyyppä, H. Airborne laser scanning and digital stereo imagery measures of forest structure: Comparative results and implications to forest mapping and inventory update. Can. J. Remote Sens. 2013, 39, 382-395.
• Gobakken, T.; Bollandsås, O.M.; Næsset, E. Comparing biophysical forest characteristics estimated from photogrammetric matching of aerial images and airborne laser scanning data. Scand. J. For. Res. 2015, 30, 73-86.
• Hernández-Clemente, R.; Navarro-Cerrillo, R.M.; Romero Ramírez, F.J.; Hornero, A.; Zarco-Tejada, P.J. A novel methodology to estimate single-tree biophysical parameters from 3D digital imagery compared to aerial laser scanner data. Remote Sens. 2014, 6, 11627-11648.

タイトルに関連する用語 (7件)： 木 ,  幹 ,  直径 ,  UAV ,  レーザ走査 ,  高密度 ,  点雲