第136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 | 2025年3月22日 |
|---|---|
| 開始時刻 | 9:00 |
| 会場名 | S31 |
| 講演番号 | D-22 |
| 発表題目 | UAVと航空機レーザ計測による樹種判別 ～特徴量抽出改善と外部検証～ Tree Species Classification with UAV and Airborne LiDAR: Feature Extraction Improvement and Validation |
| 所属 | 静岡県立農林環境専門職大学 |
| 要旨本文 | 無人航空機搭載LiDAR（ULS）を用いた森林資源モニタリングの実用化のために、高価値木材地域における樹種分類の精度向上のための頑健な手法を開発した。まず、ULS点群からの特徴量抽出における前処理について検討した。高さ、反射強度、構造に基づく53種類のLiDAR指標を作成し、新たにボクセルベースのMorisitaの指数を導入して詳細な葉群構造を解析した。全リターンまたはファースト及びラストリターンを使用し、2m地表高フィルターと5〜10mのグリッドサイズを採用することで指標の性能が向上することが分かった。さらに、最適化された指標を用いて樹種分類手法を構築した。ランダムフォレスト、XGBoost、多層パーセプトロン（MLP）を活用した機械学習モデルを評価した結果、内部検証ではMLPが91%の高精度を示したが、外部検証では樹木特性と計測条件の差により精度が低下した。特に反射強度指標が計測条件に敏感であることが判明し、高さ指標や、構造指標（レーザー透過率やMorisitaの指数）が重要な役割を果たすことが示された。 |
| 著者氏名 | ○星川健史1,3 ・ Sameer Narula2 ・ 吉田城治2 ・ 山本一清3 |
| 著者所属 | 1静岡県立農林環境専門職大学 ・ 2ヤマハ発動機（株） ・ 3名古屋大学大学院生命農学研究科 |
| キーワード | UAV, ALS, LiDAR, 機械学習, スギ |
| Key word | UAV, ALS, LiDAR, Machine Learning, Japanese Cedar |