Canopy Height Model (CHM) Derived From a TanDEM-X InSAR DSM and an Airborne Lidar DTM in Boreal Forest
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SelectAnyTree 模型实现可提示的 3D 森林 LiDAR 分割
研究人员开发了 SelectAnyTree，这是一种新颖的可提示实例分割模型，专为 3D 森林 LiDAR 点云设计。该模型通过允许用户只需点击几下即可描绘出单棵树木，从而解决了森林监测中标签稀缺的挑战。SelectAnyTree 包含一个点击查询提示编码器和一个由冠层高度模型 (CHM) 引导的首次提示，即使在复杂、大规模的森林场景中也能实现高效准确的树木分割。在不同森林区域的评估表明，与现有的可提示基线相比，它在准确性、效率和参数…
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ForestMamba使用稀疏Mamba进行3D森林点云分割
研究人员开发了ForestMamba，一种使用稀疏Mamba模型和几何引导查询来分割3D森林点云的新颖方法。该方法通过融入森林特有的结构先验，解决了现有方法在注意力机制中的二次复杂度和通用上下文建模等局限性。ForestMamba采用稀疏编码器进行垂直序列化，使用林冠高度模型进行查询初始化，并基于Mamba的解码器，与基于Transformer的技术相比，实现了卓越的分割精度、显著更快的推理时间和更低的GPU内存使用量。