講演詳細

経営部門[Forest Management]

日付	2023年3月26日
開始時刻	14:30
会場名	Room 7
講演番号	D15
発表題目	UAV画像を用いたクマ剥ぎ被害木の自動分類 Automatic classification of trees damaged by black bear stripping using UAV images
要旨本文	現在、北信森林管理署内のスギ林において、ツキノワグマによる剥皮被害(クマ剥ぎ)が増加傾向にある。クマ剥ぎは材内に変色・腐朽を発生させ、木材価値を著しく低下させることから、多大な経済損失を招く。今後、被害対策を講じるためにもその実態を把握しなければならないが、過大な労力を要するだけではなく、クマと遭遇する危険もあり、現場の負担が増している。本研究では、国有林事業の省力化への期待を踏まえ、UAVを用いて被害発生状況を調査した上で、被害木と健全木の自動分類を行う手法を検討した。まず、UAVオルソ画像から樹冠を抽出し、個々の樹冠のピクセル統計量から特徴量を取得、そして剥皮状況の情報を付加することで、機械学習のデータセットを作成した。作成したデータセットを用いて、被害木と健全木の自動分類モデルを構築し、被害木抽出を行った。その結果、80％の精度で被害木抽出が可能であった。　本発表では、UAV画像でのクマ剥ぎ被害木の視認性と自動分類の手法について紹介するとともに、自動分類をする上で最適な樹冠抽出方法・分類に影響のあった特徴量(被害木の樹冠にあらわれる特徴)・誤抽出木を減らすための今後の展望についても述べる。
著者氏名	○陌間芳野1 ・ 加藤正人1 ・ 鄧送求1 ・ 岩塚伸人2
著者所属	1信州大学農学部 ・ 2林野庁中部森林管理局北信森林管理署
キーワード	UAV画像, クマ剥ぎ, 自動分類, 機械学習, リモートセンシング
Key word	UAV images, black bear stripping, automatic classification, machine learning, remote sensing