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-25 （学生ポスター賞審査対象）
発表題目	疑似HDR画像を用いたSfMにおける林冠ギャップの点群生成改善手法の開発 Development of an improved point cloud generation method for forest canopy gaps in SfM using pseudo-HDR images
所属	東京農業大学大学院
要旨本文	UAVによる森林の単木単位でのモニタリングでは、点群データを用いた樹冠のセグメンテーションが不可欠である。セグメンテーションを正確に実施するためには、樹冠部と林床部の双方において高密度な点群データが必要となる。しかし、従来のSfM処理では、樹冠による日陰の影響により林床部の特徴点検出が制限され、セグメンテーションに十分な点群生成が困難であった。本研究では、SfM処理に供する画像データ内の明度を最適化する手法の開発を目的した。その結果、樹冠部の点群密度を維持しながら、林床部の点群数を大幅に増加させることに成功した。本手法によって林床部の特徴点検出数が2.7倍に向上し、SfM処理における特徴点抽出が改善された。この手法により、林床部の点群生成精度が向上したことで樹冠のセグメンテーションの精度向上及び、UAV画像からなるDSMの精度向上に繋がることが期待される。
著者氏名	○Kazuho Ohnishi
著者所属	東京農業大学大学院地域環境科学研究科
キーワード	UAV, SfM, フォトグラメトリ
Key word	UAV, SfM, photogrammetry