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Ecologyの研究には、情報科学の世界で研究されている画像解析の技術を使えば解決可能なものがある。著者らは、この一つである植物の分布の計測を試みている。具体的な解決方法は、UAVデータから撮影した画像データを元に、木々の種類を識別する分類器を作成である。手順として、最初に、UAVから画像と高度データを著者自らが撮影を行った。次にそのデータから学習用の教師データをいくつかの手順を踏んで作成する。この手順は、さらなる研究を行う際にも適用が可能である。結果、識別器は良い識別性能をだしている(Model1で83.1%)。前処理として、画像を切り分けて分類器にかけなければならないという点は未解決である。

Remote Sensing Data
- 画像ごとに80%のoverlapがある状態で撮影を行い、orthomosaicphotoを使って、1枚の画像に再構成したということ？
- GCPs(https://www.borg.media/groundcontrolpoint-2017-12-08/)を10点で計測するのは、なんのため？なんのaccuracyが上がるの？
- adigital elevationmodel はなにのための物？地表の物体が地面から何メートルのところにあるかを計測するためのもの？説明がない。

UAVphotography (orthomosaicphoto)この２つは別の物のはずなので、同じように書くべきではないのでは？
- UAVphotographyは生データのことで、
- orthomosaicphoto は加工データのことですよね？

2.3.1.Object-BasedTreeCrown Segmentation
- slopemodelがなになのかがわからない。
- 2行目、cellとはなにか？pixelのこと？
- なぜ木々の境界がはっきりするのかがわからない。高低差を元になにかの処理をなにかにしているということ？
- Multiresolution Segmentationは何を元に何を識別しているの？画像に対して木々の境界がpolygonになって表示されるということ？
- Figure 1の各段階にどのようなデータなのか、描画してほしい。
2.3.2. GroundTruth Label Attachment toTreeCrownMap
- eCognitionsoftwareは何を行うものなのか？色を元に、近傍をsegmentationするのか？
  - (1)まず最初に、手動で何があるかをおおよそ指定して、(2)eCognitionsoftwareにかけてやると、教師データを元に、他のデータも識別する。(3)ミスを人間が見つけ、修正を行ったということ？(Grab Cutの手法に近い)

2.3.3. EachTree Image Extraction with GroundTruth Label
2.4.Deep Learning
- 抜き出した木以外の領域は何で塗りつぶしたのか？単色？
- 塗りつぶした色によって学習結果が変わるはず。
- なぜ、これだけ良いデータを収集して識別のタスクを行ったのか？segmentation のタスクを行うべきだ(SegNetなどの利用をしない理由は？)
- GoogleLeNetのrandomseed がNoneになっているのは、どういう意味？