通过使用有限数据集和深度学习，在高分辨率航拍图像中绘制城市树木的方法被提出，结合街道边缘的准确点标签和开放地理数据库的众包注释，使用全卷积神经网络进行语义分割。

Nov, 2023

本文分析了如何利用 Google 地图上的遥感图像进行城市规模的树木检测与物种识别，并提出了一种基于卷积神经网络的分类方法以及一种树木改变监测方法。通过实验证明该方法能够检测出超过 70% 的城市树木，正确地对超过 80% 的 40 种不同类型的树木物种进行分类，以及正确地检测并识别超过 90% 的变化操作。

Oct, 2019

研究使用谷歌地图的航空影像生成标记的城市树木数据集，并探讨现代深度卷积神经网络模型如 VGG 和 ResNet 在不同参数下处理城市树木航拍图像分类问题的方法和效果，研究结果表明，最佳模型在 6 种树种上平均准确率达到了 60％以上。

Jul, 2021

通过介绍一种深度学习框架，本研究旨在自动地将高密度点云分割为有意义的树木实体，以及树组件，并从分割数据中获得相关的生物物理参数。通过测试，该系统在个体树木和五个语义类别的分割上取得了较高的准确性，在树冠相关特征方面表现尤其突出，而对于树直径和位置的估计相对不太可靠，这是由于航空扫描设置的原因。

Dec, 2023

研究了深度学习方法在树木分割中的应用，通过使用七个不同数据集的训练，发现从针叶树为主的稀疏点云到阔叶树为主的高分辨率点云的泛化是可能的，但由高分辨率到低分辨率点云的泛化却具有挑战性，强调了模型开发中需要具备多样性数据特征的森林点云。

May, 2024

使用 Pointnet ++ 模型及创新的采样策略和损失函数，该研究提出了一种基于光学遥感技术 LiDAR 和无人机采集的点云数据的神经网络模型，该模型可以有效地区分森林里木质和叶状物的点，以提高其应用场景中的精确性和可靠性。

May, 2023

通过使用 UAV 监测森林环境的变化，本研究介绍了一个新的大型航拍数据集，用于森林巡视任务，该数据集包含了真实和虚拟记录的自然环境，密集标注的语义分割标签和深度图，并研究了不同采集条件下多尺度神经网络的性能以及从虚拟数据到真实数据的迁移学习能力，结果表明，最佳结果来自于包含多种情景的数据集，而非将数据按特定类别分离。还开发了一个评估地区森林破坏程度的框架。

Mar, 2024

利用遥感技术和深度卷积神经网络，分析大规模卫星图像数据中的城市土地利用模式，并提供数据集以供遥感应用的机器学习研究人员使用。

Apr, 2017

通过使用合成数据集，我们开发了一个逼真的模拟器，生成了合成的森林场景，用于开展不同基于点云的深度学习网络在森林分割方面的比较研究，并确定了使用合成数据来训练深度学习网络对真实森林数据集中的点云进行分类的可行性。

Mar, 2024

通过自我监督方法和深度学习，在没有高质量地面真实标签的情况下，可实现对高分辨率土地利用 / 土地覆盖变化图的自动标注，准确率达到约 52%。

Oct, 2023