機械学習を用いた画像解析による干潟の粒度推定手法の開発

DOI Web Site 被引用文献1件 参考文献4件

書誌事項

タイトル別名
  • DEVELOPMENT OF A SEDIMENT PARTICLE SIZE PREDICTION METHOD FOR TIDAL FLAT BASED ON IMAGE ANALYSIS USING DEEP LEARNING

説明

<p>　本研究では，簡便な干潟の粒度推定手法の開発とその有用性の検証を目的に，山口県の佐波川河口に設置した51地点で干潟の粒度分布調査および表層の撮影を行い，表層写真から，機械学習による画像解析によって粒度の推定を行った．その結果，含泥率20%未満と20%以上の干潟表層を画像から約73%の精度で識別できた．また，含泥率が15%未満，15%以上25%未満，25%以上35%未満，35%以上の4つの区分で機械学習による識別を行った結果，各区分における正解画像の割合はそれぞれ72%，48%，45%，75%であった．これらの結果より，本研究で用いた機械学習による画像解析では，設定する含泥率の区分の範囲を大きく設定すれば精度を改善できることが示唆された．</p>

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