2022年の葉がない航空写真に対してTree Detectionの深層学習パッケージを実行し、私の研究地域内で約116,000本の樹木ボックスの出力を得ました。ゾーン統計を用いて各樹冠ボックスの面積、平均緑度、平均赤外線、平均LiDAR強度を表形式で計算しました。常緑樹ボックスをいくつか選択し、ヒストグラム、散布図、箱ひげ図を検査した後、かなりうまく機能する常緑樹を選択するクエリを考案できました：<\/P>
面積 <=1000 AND 強度 >=40 AND 平均IR >=84 <\/P>
注：3バンド画像の緑は、多くのほぼ白色の落葉樹が高い緑値を持っていたため役に立たず、2021年の画像からのIRを使用しました。<\/P>
これは試行錯誤の反復プロセスであり、魔法の数値に到達するために他に何ができるか考えていました。慎重に選んだ常緑樹ボックスのセットを使って新しいモデルを訓練することも可能ですが、今はこのプロセスに関する提案を探しています。<\/P>
添付ビデオの緑色のボックスはすべての樹木を示し、その後に示される黄色いボックスはクエリから得られた常緑樹です。<\/P>
