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Urban Tree Detection: Comparing YOLOv8 and DeepForest for Accurate Single-Tree Identification from Aerial Imagery

Stark, Thomas und Pardo, Julia und Wurm, Michael und Leichtle, Tobias und Martin, Klaus und Taubenböck, Hannes (2025) Urban Tree Detection: Comparing YOLOv8 and DeepForest for Accurate Single-Tree Identification from Aerial Imagery. In: 2025 Joint Urban Remote Sensing Event, JURSE 2025, Seiten 1-4. IEEE. 2025 Joint Urban Remote Sensing Event (JURSE), 2025-05-05 - 2025-05-07, Tunis. doi: 10.1109/JURSE60372.2025.11076000. ISBN 979-8-3503-7183-3. ISSN 2642-9535.

[img] PDF
29MB

Offizielle URL: https://ieeexplore.ieee.org/document/11076000

Kurzfassung

This study addresses the need for accurate tree inventory monitoring in urban areas to support planning and environmental efforts, by leveraging advances in deep learning for single tree detection. Using very high resolution aerial images of a residential area in Munich, we compared the performance of two object detection algorithms, YOLOv8 and DeepForest, on the urban tree detection task. The ground truth data consisted of hand drawn tree bounding boxes, and the performance was monitored mostly by F1 score measures. Subsequently, efforts concentrated on improving DeepForest’s performance through fine-tuning. The enhancements yielded a notable increase in the model’s F1 score from 0.7365 to 0.8030, indicating the effectiveness of these techniques. These findings further underline the potential of deep learning for urban tree detection and highlight the viability of models like DeepForest for creating accurate urban tree inventories, with promising avenues for future enhancement.

elib-URL des Eintrags:https://elib.dlr.de/215454/
Dokumentart:Konferenzbeitrag (Poster)
Titel:Urban Tree Detection: Comparing YOLOv8 and DeepForest for Accurate Single-Tree Identification from Aerial Imagery
Autoren:
AutorenInstitution oder E-Mail-AdresseAutoren-ORCID-iDORCID Put Code
Stark, ThomasThomas.Stark (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0002-6166-7541NICHT SPEZIFIZIERT
Pardo, JuliaNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Wurm, Michaelmichael.wurm (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0001-5967-1894NICHT SPEZIFIZIERT
Leichtle, Tobiastobias.leichtle (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0002-0852-4437NICHT SPEZIFIZIERT
Martin, Klausklaus.martin (at) slu-web.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Taubenböck, HannesHannes.Taubenboeck (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0003-4360-9126NICHT SPEZIFIZIERT
Datum:16 Juli 2025
Erschienen in:2025 Joint Urban Remote Sensing Event, JURSE 2025
Referierte Publikation:Ja
Open Access:Ja
Gold Open Access:Nein
In SCOPUS:Ja
In ISI Web of Science:Nein
DOI:10.1109/JURSE60372.2025.11076000
Seitenbereich:Seiten 1-4
Verlag:IEEE
ISSN:2642-9535
ISBN:979-8-3503-7183-3
Status:veröffentlicht
Stichwörter:Deep Learning, Object Detection, Single Tree Detection, Urban Tree
Veranstaltungstitel:2025 Joint Urban Remote Sensing Event (JURSE)
Veranstaltungsort:Tunis
Veranstaltungsart:internationale Konferenz
Veranstaltungsbeginn:5 Mai 2025
Veranstaltungsende:7 Mai 2025
HGF - Forschungsbereich:Luftfahrt, Raumfahrt und Verkehr
HGF - Programm:Raumfahrt
HGF - Programmthema:Erdbeobachtung
DLR - Schwerpunkt:Raumfahrt
DLR - Forschungsgebiet:R EO - Erdbeobachtung
DLR - Teilgebiet (Projekt, Vorhaben):R - Fernerkundung u. Geoforschung
Standort: Oberpfaffenhofen
Institute & Einrichtungen:Deutsches Fernerkundungsdatenzentrum > Georisiken und zivile Sicherheit
Hinterlegt von: Stark, Thomas
Hinterlegt am:31 Jul 2025 08:30
Letzte Änderung:04 Sep 2025 14:27

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