A Novel Large Vision Foundation Model (LVFM)-based Approach for Generating High-Resolution Canopy Height Maps in Plantations for Precision Forestry Management

📄 arXiv: 2506.20388v1 📥 PDF

作者: Shen Tan, Xin Zhang, Liangxiu Han, Huaguo Huang, Han Wang

分类: cs.CV

发布日期: 2025-06-25

💡 一句话要点

提出基于大型视觉基础模型的高分辨率冠层高度图生成方法

🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 冠层高度图 深度学习 视觉基础模型 精准林业 生物量估计 生态监测 自监督学习

📋 核心要点

  1. 现有的激光雷达方法成本高昂，深度学习在RGB影像中提取冠层高度特征的准确性仍然面临挑战。
  2. 本文提出了一种基于大型视觉基础模型的高分辨率冠层高度图生成方法，集成了特征提取、自监督特征增强和高度估计模块。
  3. 实验结果显示，该模型在准确性上显著优于传统卷积神经网络，成功率超过90%的单棵树检测和高精度的AGB估计。

📝 摘要（中文）

准确且经济高效地监测种植园的地上生物量（AGB）对支持当地生计和碳封存计划至关重要。高分辨率的冠层高度图（CHMs）是实现这一目标的关键，但传统的激光雷达方法成本高昂。本文提出了一种新颖的基于大型视觉基础模型（LVFM）的高分辨率CHM生成方法，集成了特征提取器、自监督特征增强模块和高度估计器。在北京房山区使用1米的谷歌地球影像进行测试，结果显示该模型在准确性上超越了现有方法，平均绝对误差为0.09米，均方根误差为0.24米，与激光雷达CHMs的相关性为0.78。该方法在单棵树检测、AGB估计和种植园生长跟踪方面表现出色，具有良好的泛化能力。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决高分辨率冠层高度图生成中的准确性和成本问题。现有的激光雷达方法昂贵且难以普及，而基于深度学习的RGB影像方法在特征提取上存在挑战。

核心思路：论文提出了一种新颖的LVFM模型，通过集成特征提取、自监督特征增强和高度估计模块，旨在提高冠层高度特征的提取精度和空间细节的保留。

技术框架：整体架构包括三个主要模块：特征提取器用于从RGB影像中提取特征，自监督特征增强模块用于提升特征的空间细节，高度估计器则负责生成冠层高度图。

关键创新：最重要的技术创新在于自监督特征增强模块的设计，它能够有效保留空间细节，显著提升了冠层高度特征的提取能力，与传统方法相比具有本质的区别。

关键设计：模型采用特定的损失函数来优化特征提取和高度估计的准确性，网络结构经过精心设计以适应高分辨率影像的处理需求，确保了模型的高效性和准确性。

📊 实验亮点

实验结果表明，所提出的模型在生成冠层高度图时，平均绝对误差为0.09米，均方根误差为0.24米，与激光雷达数据的相关性达到0.78。该模型在单棵树检测中成功率超过90%，在AGB估计和种植园生长跟踪方面表现出色，显示出良好的泛化能力。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括精准林业管理、碳封存评估以及生态监测等。通过提供高分辨率的冠层高度图，能够有效支持种植园的生长跟踪和生物量估计，进而促进可持续发展和环境保护。未来，该方法有望推广至自然森林的监测与管理。

📄 摘要（原文）

Accurate, cost-effective monitoring of plantation aboveground biomass (AGB) is crucial for supporting local livelihoods and carbon sequestration initiatives like the China Certified Emission Reduction (CCER) program. High-resolution canopy height maps (CHMs) are essential for this, but standard lidar-based methods are expensive. While deep learning with RGB imagery offers an alternative, accurately extracting canopy height features remains challenging. To address this, we developed a novel model for high-resolution CHM generation using a Large Vision Foundation Model (LVFM). Our model integrates a feature extractor, a self-supervised feature enhancement module to preserve spatial details, and a height estimator. Tested in Beijing's Fangshan District using 1-meter Google Earth imagery, our model outperformed existing methods, including conventional CNNs. It achieved a mean absolute error of 0.09 m, a root mean square error of 0.24 m, and a correlation of 0.78 against lidar-based CHMs. The resulting CHMs enabled over 90% success in individual tree detection, high accuracy in AGB estimation, and effective tracking of plantation growth, demonstrating strong generalization to non-training areas. This approach presents a promising, scalable tool for evaluating carbon sequestration in both plantations and natural forests.