The stability and ability of an ecosystem to withstand climate change is directly linked to its biodiversity. Dead trees are a key indicator of overall forest health, housing one-third of forest ecosystem biodiversity, and constitute 8%of the global carbon stocks. They are decomposed by several natural factors, e.g. climate, insects and fungi. Accurate detection and modeling of dead wood mass is paramount to understanding forest ecology, the carbon cycle and decomposers. We present a novel method to construct precise shape contours of dead trees from aerial photographs by combining established convolutional neural networks with a novel active contour model in an energy minimization framework. Our approach yields superior performance accuracy over state-of-the-art in terms of precision, recall, and intersection over union of detected dead trees. This improved performance is essential to meet emerging challenges caused by climate change (and other man-made perturbations to the systems), particularly to monitor and estimate carbon stock decay rates, monitor forest health and biodiversity, and the overall effects of dead wood on and from climate change.


翻译:生态系统抵御气候变化的稳定性和能力与其生物多样性直接相关。枯树是森林整体健康的一个关键指标,占森林生态系统生物多样性的三分之一,占全球碳储量的8%。它们由气候、昆虫和真菌等若干自然因素分解。精确检测和模拟枯木群对于了解森林生态、碳循环和脱腐生物至关重要。我们提出了一个新颖的方法,通过将已经建立的共生神经网络与新的积极等同模型结合,从空中照片中构建死树的精确形状轮廓。我们的方法在精确性、回溯性和交叉性方面比所检测到的枯木的结合性能高。这一改进对于应对气候变化(和其他人为扰动系统)造成的新挑战至关重要,特别是用于监测和估计碳储量衰减率、监测森林健康和生物多样性以及枯木对气候变化和气候变化的总体影响。

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