Vi föreslår ett automatiskt tillvägagångssätt för att upptäcka träd från flygbilder. Först tränas en pixel-nivåklassning för att tilldela varje pixel i en flygbild ett träd, ett icke-träd}-märke. Den pixel-nivå klassificeringen förfinas sedan genom en partitionering algoritm till en ren bild segmentering av träd och icke-träd regioner. Baserat på de förfinade segmenteringsresultaten antar vi mallmatchning följt av girigt urval för att lokalisera enskilda trädkronor. Eftersom utbildning av en pixelklassare kräver manuell generering av mark-truth trädmasker, föreslår vi metoder för automatisk modell- och träningsdataval för att minimera det manuella arbetet och skala algoritmen till hela världen. Vi testar algoritmen på tusentals produktionsantennbilder i olika länder. Vi demonstrerar högkvalitativa träddetekteringsresultat samt god skalbarhet i det föreslagna tillvägagångssättet.
En ny metod för att upptäcka träd i städer med flygbilder från RGB är REF.
Tree detection from aerial imagery
{'venue': "GIS '09", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}