木の高さ以外の属性（樹種、胸高直径など）をラベルとして利用することは、モデルの性能向上に有効なアプローチとなり得ます。これらの追加の属性情報をラベルとして組み込むことで、モデルはより豊富な情報を学習し、より正確なセグメンテーションを行うことが期待されます。
例えば、樹種情報をラベルとして組み込むことで、モデルは異なる種類の木を識別しやすくなり、セグメンテーションの精度が向上する可能性があります。同様に、胸高直径などの属性情報を活用することで、木のサイズや成長状況に関する詳細な情報をモデルに組み込むことができます。
したがって、木の高さ以外の属性情報をラベルとして活用することは、モデルの性能向上につながる重要な手法であり、より包括的な情報を取り入れることで、より正確で汎用性の高い木のセグメンテーションモデルを構築することが可能となります。