講演詳細

経営部門[Forest Management]

日付	2023年3月26日
開始時刻	13:00
会場名	Room 7
講演番号	D10
発表題目	深層学習を用いた航空機LiDARによる竹林抽出可能性の検討 Assesing the possibility of bamboo forest mapping using airborne LiDAR data with deep learning approaches.
要旨本文	近年、日本の森林において竹林の拡大が問題視されている。竹林が拡大すると、周辺の植林地や雑木林への侵入等の問題が生じることが知られている。しかし、竹は土木資材や工芸品材料としての利用といった側面も持ち合わせるため、計画的かつ効率的な管理が必要であり、前述の拡大特性からも、その現況把握が急務である。しかし、森林管理を目的とした植生図作成等の業務は、航空写真の目視等による把握が主な手段となっているため、非常に手間がかかることが指摘されている。そのため、機械学習等の技術による省力化が強く求められている。　その一方で、近年各県で森林情報取得の手段として、航空機LiDARの利用が進んでいる。中でも針葉樹人工林における航空機LiDARデータについては多くの研究が行われているが、それらと比較すると竹林を対象とする研究は非常に少なく、その利用可能性の検討が必要な状況にある。そこで本研究では、航空機LiDARデータのみを用いた竹林の抽出手法の開発を行うことを主な目的とし、人間によるパラメータの調整を必要としない深層学習を用い、その可能性を検討した。
著者氏名	○西山明慶 ・ 山本一清
著者所属	名古屋大学大学院生命農学研究科
キーワード	竹林, 航空機LiDAR, 深層学習
Key word	bamboo forest, airborne LiDAR, deep learning