SfM解析を用いた広葉樹立体モデル作成時のブレ画像除去による精度変化
書誌事項
- タイトル別名
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- Accuracy change by removal of blurred images when creating tree 3D models using SfM photogrammetry
説明
<p> 広葉樹林業では、需要と供給のマッチングがうまくいかず国産広葉樹の約9割は価値の低いチップ材となっている。樹高や胸高直径で樹形が把握でき価値が決められる針葉樹と違い、広葉樹は枝分かれや曲がりが多くあるためレーザー計測などで得られる、より詳細な情報が必要である。しかし、レーザー計測機器は高価であり普及が難しく、これが、広葉樹林業が伸び悩んでいる原因の一つとなっている。そこで昨年は、画像から安価かつ簡便に立体モデルを作成できるSfM解析について、最適な撮影条件を調べた。</p><p> 本研究では、SfM解析において使用する画像を自動的に選定することでモデルの精度向上を図った。樹木の動画を撮影して画像単位に分割し、その画像群からPythonのOpenCVを用いてエッジ検出により手ぶれ画像を判定して除去し、SfM解析により立体モデルを作成した。この精度とブレ画像の除去を行わなかった場合の立体モデルの精度を検証した結果について報告する。</p>
収録刊行物
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- 日本森林学会大会発表データベース
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日本森林学会大会発表データベース 133 (0), 126-, 2022-05-30
一般社団法人日本森林学会
