DEEP LEARNING BASED AERIAL IMAGERY CLASSIFICATION FOR TREE SPECIES IDENTIFICATION

Forest monitoring and tree species categorization has a vital importance in terms of biodiversity conservation, ecosystem health assessment, climate change mitigation, and sustainable resource management. Due to large-scale coverage of forest areas, remote sensing technology plays a crucial role in the monitoring of forest areas by timely and regular data acquisition, multi-spectral and multi-temporal analysis, non-invasive data collection, accessibility and cost-effectiveness. High-resolution satellite and airborne remote sensing technologies have supplied image data with rich spatial, color, and texture information. Nowadays, deep learning models are commonly utilized in image classification, object recognition, and semantic segmentation applications in remote sensing and forest monitoring as well. We, in this study, selected a popular CNN and object detection algorithm YOLOv8 variants for tree species classification from aerial images of TreeSatAI benchmark. Our results showed that YOLOv8-l outperformed benchmark’s initial release results, and other YOLOv8 variants with 71,55% and 72,70% for weighted and micro averaging scores, respectively

Application of deep learning algorithm for estimating stand volume in South Korea

Current estimates of stand volume for South Korean forests are mostly derived from expensive field data. Techniques that allow reducing the amount of ground data with reliable accuracy would decrease the cost and time. The fifth National Forest Inventory (NFI) has been conducted annually for all forest areas in South Korea from 2006 to 2010 and using these data we can make a model for estimating the stand volume of forests. The purpose of this study is to test deep learning whether it is available for measurement of stand volume with satellite imageries and geospatial information. The spatial distribution of the stand volume of South Korean forests was predicted with the convolutional neural networks (CNNs) algorithm. NFI data were randomly sampled for training from 90% to 10%, with 10% decrement, and the rest of the area was estimated using satellite imagery and geospatial information. Consequently, we found that the error rate of total stand volume was <5  %   when using over 17% of NFI data for training (R2  =  0.96). We identified that using CNNs model based on satellite imageries and geospatial information is considered to be suitable for estimating the national level of stand volume. This study is meaningful in that we (1) estimated the stand volume using a deep learning algorithm with high accuracy compare with previous studies, (2) identified the minimum training rate of the CNNs model to estimate the stand volume of South Korean forest, and (3) identified the effect of diameter class on error hotspots in stand volume estimates through clustering analysis

CALIBRAÇÃO DE EQUAÇÕES DE VOLUME EM NÍVEL DE POVOAMENTO E PARCELA PARA ACÁCIA NEGRA

Os dados obtidos com a cubagem de diversas árvores é o método mais utilizado para estimar o volume em novos povoamentos usando-se da regressão dos mínimos quadrados (método tradicional). A cubagem é uma prática onerosa, portanto, faz-se necessária a utilização de técnicas alternativas com o intuito de obter estimativas comparáveis com aquelas que utilizam diversas árvores para a estimativa de volume (método tradicional), para reduzir a amostragem de árvores. A calibração da equação mista se destaca entre as alternativas.  O objetivo da pesquisa foi ajustar o modelo de volume de Schumacher-Hall em dois níveis (povoamento e parcela) e calibrar esta equação utilizando a modelagem mista, comparando-a com as equações obtidas por meio do método tradicional. Os dados são provenientes de plantios de Acacia mearnsii De Wild. nos municípios de Cristal, Encruzilhada do Sul e Piratini, no estado do Rio Grande do Sul, Brasil. A calibração foi avaliada utilizando nove métodos diferentes. A base de dados é composta por 670 árvores com idades variando de 1 a 10,75 anos. As variáveis mensuradas foram diâmetro à altura do peito, altura total e volume do fuste. As estatísticas utilizadas para a avaliação foram o coeficiente de determinação, erro padrão da estimativa, análise de resíduos e análise gráfica da relação entre o volume observado e estimado. A calibração das equações mistas com apenas três árvores, possibilitou a obtenção de estimativas próximas as do método tradicional, entretanto, com uma redução considerável do número de árvores amostradas para a efetuação da cubagem. A inclusão do nível parcela na modelagem mista, não revelou ganhos consideráveis na acurácia, apenas o nível povoamento apresentou resultados satisfatórios para o presente estudo