Uppdaterade kataloger över stadsträdens befolkning är viktiga för att kommunerna ska kunna övervaka och förbättra livskvaliteten i städerna. Trots mycket forskning om automatisering av trädkartläggning, främst beroende på dedikerade luftburna LiDAR eller hyperspektrala kampanjer, är träddetektering och artigenkänning fortfarande oftast görs manuellt i praktiken. Vi presenterar en helautomatisk träddetektering och artigenkänning pipeline som kan bearbeta tusentals träd inom några timmar med hjälp av allmänt tillgängliga flyg- och gatubilder av Google Maps TM. Dessa data ger rik information från olika synvinklar och på olika skalor från globala trädformer till barkstrukturer. Vårt arbetsflöde är byggt kring en övervakad klassificering som automatiskt lär sig de mest diskriminerande egenskaperna från tusentals träd och motsvarande offentligt tillgängliga trädinventeringsdata. Dessutom introducerar vi en förändringsspårare som erkänner förändringar av enskilda träd i stadsskala, vilket är nödvändigt för att hålla ett urbant trädinventering uppdaterat. Systemet tar bilder på samma trädplats på gatunivå vid två olika tidpunkter och klassificerar typen av förändring (t.ex. har trädet tagits bort). Med hjälp av de senaste framstegen inom datorseende och maskininlärning tillämpar vi konvolutionella neurala nätverk (CNN) för alla klassificeringsuppgifter. Vi föreslår följande pipeline: ladda ner alla tillgängliga panoramabilder och overheadbilder av ett område av intresse, upptäcka träd per bild och kombinera multi-view upptäckter i en probabilistisk ram, lägga till förkunskaper; känna igen finkorniga arter av upptäckta träd. I en senare, separat modul, spåra träd över tid, upptäcka betydande förändringar och klassificera typen av förändring. Vi anser att detta är det första arbetet med att utnyttja allmänt tillgängliga bilddata för att upptäcka gatuträd i stadsskala, känna igen arter och ändra spårning, uttömmande över flera kvadratkilometer, respektive tusentals träd. Experiment i staden Pasadena, Kalifornien, USA visar att vi kan upptäcka > 70% av gatuträden, tilldela rätt art till > 80% för 40 olika arter, och korrekt upptäcka och klassificera förändringar i > 90% av fallen.
REF anpassar toppmoderna CNN-baserade objektdetektorer och klassiatorer för att katalogisera träd från flyg- och gatubilder.
From Google Maps to a Fine-Grained Catalog of Street trees
{'venue': 'ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, Volume 135, January 2018, Pages 13-30', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}