樹木の立体構造把握のための樹形に基づく点群の個体分割手法

IPSJ

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近年，ドローンを用いたリモートセンシングやレーザスキャナ（LiDAR など）を用いて植物の三次元構造を点群データとして把握し，農業生産に活用しようという取り組みが行われている．例えば，果樹を対象にドローンで空撮した二次元画像から三次元再構成を行い，得られた三次元点群データをもとに木のボリュームを推定し収穫量予測に活用する手法が検討されている．その際，ドローンによる測定では圃場全体を撮影するため，点群データには環境中の不必要な物体や複数の個体が含まれる．従って初めに点群データを個体ごとに分割する前処理が必要となる．この分割処理の精度は収穫量予想など後の作業の入力データとして直接影響するため，より高精度な分割アルゴリズムが求められている．既存の取り組みとして，三次元空間中のユークリッド距離に基づく一般的なクラスタリングが広く研究されている．しかし圃場中の個体どうしが互いに接近している場合，枝どうしが重なり合いうまく分割できない問題がある．そこで本稿では，樹形を考慮して三次元空間中の点群を探索し個体ごとに分割する手法を提案する．実際の測定データに提案手法を適用して分割性能を評価し，果樹のボリューム推定から収量を予測する手法を検討する．

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