基于航空影像的城市树种分类
计算机视觉与模式识别
2021-07-08 v1 人工智能
机器学习
摘要
城市树木有助于调节温度、降低能耗、改善城市空气质量、减小风速，并缓解城市热岛效应。城市树木还通过捕获和储存大气二氧化碳（温室气体最大贡献者）在气候变化减缓与全球变暖中发挥关键作用。利用航空影像的自动树木检测与树种分类可成为可持续森林与城市树木管理的有力工具。因此，本研究首先提供了一种利用谷歌地图航空影像生成城市树木标注数据集的流程，进而考察最先进的深度卷积神经网络模型（如 VGG 与 ResNet）在不同参数下如何处理城市树木航空影像的分类问题。实验结果表明，我们的最佳模型在 6 个树种上取得了 60% 的平均准确率。
引用
@article{arxiv.2107.03182,
title = {Urban Tree Species Classification Using Aerial Imagery},
author = {Emily Waters and Mahdi Maktabdar Oghaz and Lakshmi Babu Saheer},
journal= {arXiv preprint arXiv:2107.03182},
year = {2021}
}
备注
International Conference on Machine Learning (ICML 2021), Workshop on Tackling Climate Change with Machine Learning