講演詳細

経営部門[Forest Management]

日付	ポスター発表
講演番号	P-067
発表題目	解像度が異なるUAVオルソ画像で判読した林相界の比較 A comparison among forest boundaries set on UAV orthorectified images with multiple resolution
要旨本文	多大な時間と労力を要する森林境界明確化作業を現場支援するWebアプリケーションソフトウェア開発に向け、深層学習によるUAVオルソ画像処理を活用して開発した樹種判別AIエンジンを林相界抽出に使用した際の、画像解像度の高低に応じた抽出精度を検証した。林業現場におけるUAVオルソ画像の取得条件は、使用機体や飛行設定、SfM処理システムに依存しているのが現状であり、撮影や画像処理等に関わるより広範な取得条件に対応可能なAIエンジンの性能向上が必要となる。検証に用いたUAVオルソ画像は、石川県内の複数の施業予定林分にて取得した。それぞれの林分で低解像度（約7.5㎝/ pixel）、高解像度（約2.0㎝/ pixel）およびAIエンジン開発の学習データとして扱った基準となる解像度（5.0㎝/ pixel）の画像セットを作成し、AIエンジン実装のWebアプリにより画像ごとに推定された林相界を抽出して解像度間の比較を行った。さらに、学習データ作成時に目視判読で区分した林相界と推定林相界を比較し、精度を検証した。尚、対象とした林相はスギ林、ヒノキ林、アテ林、広葉樹林である。
著者氏名	○木村一也1 ・ 矢田豊2 ・ 山路佳奈1 ・ 神林優3 ・ 愛知史也3 ・ 長田茂美3 ・ 松井康浩3
著者所属	1石川県森林組合連合会 ・ 2石川県農林総合研究センター林業試験場 ・ 3金沢工業大学
キーワード	UAV, オルソ画像, 林相界, 解像度, 深層学習
Key word	UAV, orthorectified images, forest boundary, image resolution, deep learning