深層学習を用いた皆伐跡地における切り株自動検出アルゴリズムの開発
書誌事項
- タイトル別名
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- Development of automatic stump detection algorithm in abandoned forest after clear-cutting using deep learning
抄録
<p>近年、林業現場において、正確な単木レベルでの森林資源量把握や効率的な森林情報収集の重要性が高まる中、広範囲の面的な情報を容易に取得できるUAV（Unmanned aerial vehicles）の活用が急速に拡大している。UAVの活用方法の一つとして、伐採後の切り株検出がある。実際にこれまで、複数のアプローチによってUAV取得データから切り株を検出するアルゴリズムの開発が行われてきた。しかし、機械学習（ML：Machine Learning）やその他伝統的な画像処理手法を組み合わせた既存アルゴリズムでは、パラメータ調整において高い熟練度が必要であることや、他伐採地へのモデル適用が困難という課題があった。本研究では、深層学習（DL：Deep Learning）による新たな自動切り株検出アルゴリズムを開発し、検出精度及び直径計測精度の検証を実施する。加えて、DLモデルの学習に不使用の新規伐採地にて同様の検証を実施することで、その汎化性能についても検証する。本稿では、その一段階として、開発した切り株検出アルゴリズムのデモンストレーション結果を示すとともに、目視判読によって作成したグランドトゥルースと検出結果を比較して得た精度評価結果を示す。</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 134 (0), 273-, 2023-05-30
日本森林学会