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 | 9:45 |
| 会場名 | S31 |
| 講演番号 | D-25 |
| 発表題目 | UAV画像と機械学習を組み合わせた樹冠抽出及び樹種分類 Tree crown extraction and species classification using UAV imagery and machine learning |
| 所属 | 東京理科大学 |
| 要旨本文 | 本研究では，UAVベースのRGBおよびマルチスペクトル画像を使用し，広葉樹と針葉樹の混合林における単木樹冠抽出および個々の樹木種の分類を行った．まず，Meta AI社が開発したSegment Anything Model（SAM）による樹冠のセグメンテーションを実行した．RGB，マルチスペクトル画像を用いて，広葉樹林，針葉樹林，そして樹木がまばらに分布する3つのエリアに対して適用し，比較・評価した．その結果，RGB画像によるSAMのセグメンテーションが最も精度が高いことが示された．3つのエリアでスコアは，適合率0.71~0.78，再現率0.56~0.59，F値0.63~0.66となった．次に，多時期のマルチスペクトルデータと樹木の構造特徴を特徴量として，LightGBM分類器を使用して11種の樹種を分類した．個々の樹種分類では，多時期スペクトルおよび構造特徴を組み合わせることで，正解率は0.82となった．構造特徴や12月分のスペクトルデータはモデルに対して寄与度が最も高い特徴量であった．また，樹種ごとで予測精度に影響を及ぼす特徴量が異なることが示された． |
| 著者氏名 | ○若月大輝1 ・ 伊高静1 ・ 鈴木知道1 ・ 高地伸夫2 ・ 林篤司2 |
| 著者所属 | 1東京理科大学創域理工学研究科経営システム工学専攻 ・ 2農研機構 農業ロボティクス研究センター |
| キーワード | UAV, セグメンテーション, 分類, 機械学習, segment anything model |
| Key word | UAV, segmentation, classification, machine learning, segment anything model |