第134回日本森林学会大会 発表検索
講演詳細
経営部門[Forest Management]
| 日付 | ポスター発表 |
|---|---|
| 会場名 | （学生ポスター賞の審査対象） |
| 講演番号 | P-089 |
| 発表題目 | PointNet++を用いた樹種分類の検討 Examination of tree species classification using PointNet++ |
| 要旨本文 | 日本における航空機LiDARを利用した樹種分類の研究は、主に点群データをDSMなどの低次元のデータに置き換えることで行われている。しかし、3次元データを低次元データに置き換えることは、情報の損失が起こるという問題を抱えている。近年、PointNet++のような3次元点群に対して適応可能な深層学習が樹種分類の分野においても活用されている。前報告では、航空機LiDARにより得られた3次元点群データからPointNet++を用いて樹種分類を行い、同地域への分類では既存の手法に比べ高い分類精度を発揮することを発表した。しかし、学習したモデルを他の時期・地域の計測データに適用すると分類精度が低下する、汎用性の問題については既存の手法から改善が見られなかった。本報告では深層学習に用いる学習データセットに着目し、単木データの取得方法や反射強度情報の追加などにより分類精度の改善を試みた。また、それらの結果を踏まえ、分類モデルの広域への適用について既存の手法と精度を比較し検討した。なお、本研究で用いたLiDARデータ等は、三重県知事及び愛知県知事の承認を受け、三重県農林水産部及び愛知県農林基盤局所管の測量成果を使用して実施した。 |
| 著者氏名 | ○三浦一将1 ・ 山本一清1 ・ 古川丈真2 |
| 著者所属 | 1名古屋大学大学院生命農学研究科 ・ 2トヨタ自動車株式会社 |
| キーワード | 航空機LiDAR, 深層学習, 樹種分類 |
| Key word | Airborne LiDAR, Deep learning, Tree species classification |