UAV画像を用いた造林木位置推定手法の検討

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タイトル別名
  • consideration of automatic seedling detection method using UAV images

抄録

<p> 我が国の人口針葉樹林の約半数が伐採適齢期を迎える中で、森林経営管理制度の施行等により主伐後の再造林の増加が予想される。また、令和2年4月から森林整備事業の申請・検査においてUAVから取得したオルソ画像の利用が認められた。これらのことから造林地でのUAV利活用に期待がなされている。</p><p> 現在日本国内におけるUAV画像を用いた造林地への活用事例としては植栽計画段階に関する取り組みは存在するが、植え付け本数の確認やその後の成長判定・枯死枯損判定といった長期的管理に関する研究事例は極めて少ない。一方、海外ではFeduck(2018)やFromm(2019)などの既往研究によりUAV取得画像を用いた造林木自動検出技術の有用性が示されている。</p><p> 本研究ではUAV取得画像とディープラーニング手法の一種である畳み込みニューラルネットワークを用いて造林木推定モデルを作成し汎化性能評価を行った。またモデル作成時にはRGB画像とCHMおよびRGB画像と傾斜モデルの2通りの組み合わせを採用し、各モデルの推定精度を比較することで各データの数値情報が推定結果に及ぼす影響も評価した。</p>

収録刊行物

詳細情報 詳細情報について

  • CRID
    1390010997581325824
  • DOI
    10.11519/jfsc.133.0_110
  • 本文言語コード
    en
  • データソース種別
    • JaLC
  • 抄録ライセンスフラグ
    使用不可

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