ポイントクラウド、定量的構造およびグラフモデルの多層的な都市樹データセット

都市の樹木が人間の健康とウェルビーイングを促進する重要性は、都市化と気候変動の影響によって増大しています。同時に、リモートセンシング技術の進展により、都市の樹木を研究する機会が向上しました。これらの取り組みを支援するために、TreeML-Dataが編纂されました。このデータセットは、ミュンヘンの街路における40のスキャンプロジェクトのラベル付きポイントクラウド、個々の樹木の3,755の葉落ち（冬のスキャン）ポイントクラウド、定量的構造モデル（QSM）、樹木構造測定、およびこれらの樹木の樹グラフ構造モデルで構成されています。このデータセットはリモートセンシング、コンピュータビジョン、機械学習、都市森林学、都市生態系、グリーンアーキテクチャ、グラフ解析など、さまざまな科学分野でモデルを生成および評価するための貴重なデータを提供します。品質を保証するために、樹木構造測定とQSMは相互確認されています。たとえば、サンプルデータセットにおける地表高での樹木直径（DBH）は、手動測定と比較して約1.5 cm（4.3%）の偏差を示します。結論として、品質チェックは手動測定と比較した場合、次の研究に対する信頼性を確認しています.