tree segmentation | BriefGPT

关键词tree segmentation

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通往通用基于深度学习的树实例分割模型
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。
PDF2 months ago
SegmentAnyTree：一种基于激光扫描数据的传感器和平台无关的树木分割深度学习模型
该研究使用深度学习模型推进了激光雷达数据中的个体树冠分割，适用于不同的激光扫描类型：机载（ULS），地面（TLS）和移动（MLS）。它解决了 3D 森林场景分析中在不同数据特征之间的可转移性挑战。研究评估了模型在平台（ULS，MLS）和数据
PDF5 months ago
TreeLearn: 从森林点云中分割单个树木的综合深度学习方法
利用深度学习的方法对森林点云进行语义和实例分割，通过已标注的数据和引入全新的参考数据集，该方法在提高树木分割性能方面表现出良好的成绩。
PDF10 months ago
FOR-instance：一个用于个体树木的语义与实例分割的无人机激光扫描基准数据集
FOR-instance 数据集为稠密机载激光扫描数据提供了一个基准数据集，旨在推进实例和语义分割技术并促进 3D 森林场景分割的进展。该数据集包含来自全球不同地点的五个精选和 ML-ready 的无人机激光扫描数据集，代表了不同的森林类型
PDF10 months ago
在足够密集的机载激光扫描点云中能够精确地分割林地的下层乔木
本文研究利用激光雷达技术 (LiDAR) 建立森林树木分割模型，通过点密度实现森林资源的远程精确量化。同时，该方法也可以应用于其他远程感应技术以及高级成像技术，如地质亚表面建模或生物医学组织分析。
PDF7 years ago
利用小型机载激光雷达数据进行落叶林树木分割的强健方法
本文提出了一种基于无人机激光雷达数据的无参数分割决策树的方法，该方法可以准确地识别决策树的特征并不需要决策树先验信息。该方法适用于各种地形和植被条件，在测试中正确识别 94% 的优势树和共优势树，正确识别 62% 的中等、淹没和死树，总体分
PDF8 years ago
利用机载小型激光雷达点云垂直森林冠层分层技术，实现林下乔木的分割
本文提出了一种用于多层林分的树木分割方法，通过分层点云到冠层层和各层内的单个树冠的分段，然后应用于肯塔基州罗宾逊森林，结果表明该方法显著提高了检测底层树木的精度并适用于各种森林类型，并建议在获取更密集的 LiDAR 点云后进行改进。
PDF8 years ago