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21日 |
|---|---|
| 開始時刻 | ポスター発表 |
| 会場名 | 学術交流会館（ロビー） |
| 講演番号 | PD-20 （学生ポスター賞審査対象） |
| 発表題目 | 個体領域抽出と点群識別を組み合わせたスギ単木樹冠抽出手法の実証 Demonstration for Extraction Individual Cryptomeria japonica Crowns by Combination of ITD and Point Segmentation |
| 所属 | 宮崎大学 |
| 要旨本文 | 従来の単木樹冠情報を計測する手法では、LiDAR計測により得た三次元点群データから生成したDCHMを使用していた。しかし、三次元から二次元への加工により、大量の情報を消失しており、計測した樹冠情報に関する解析を制限している。この課題を解決するために、森林の三次元点群データから直接、単木樹冠点群を抽出する汎用的な手法が必要である。そこで、我々は深層学習モデルを用いた単木樹冠抽出手法を開発したが、入力データとして各単木の樹冠の大きさを考慮した範囲で抽出した点群データを準備する必要があることが分かった。そこで本研究は、画像データを入力とする深層学習モデルを用いた単木検出モデルを開発し、その結果にもとづいて点群データを抽出して単木樹冠抽出モデルへの入力データとすることで、林分全体を対象としてスギ単木樹冠を抽出する手法を開発した。さらに、抽出された単木樹冠点群データから単木樹冠パラメータを推定した。3地点で検証を行った結果、単木検出は平均8割の単木を検出し、単木点群の樹冠を構成する点群から平均7割の点を抽出することができた。推定した樹冠パラメータは、過小評価の傾向だったが、概ね高精度な手法であった。 |
| 著者氏名 | ○相原直生1 ・ 光田靖2 |
| 著者所属 | 1宮崎大学大学院農学研究科 ・ 2宮崎大学農学部 |
| キーワード | UAV-LiDAR, 深層学習, 単木検出, 単木樹冠 |
| Key word | UAV-LiDAR, Deep Learning, Individual Tree Detection, Individual Tree Crown |