第135回日本森林学会大会 発表検索
講演詳細
経営部門[Forest Management]
| 日付 | 2024年3月10日 |
|---|---|
| 開始時刻 | 14:15 |
| 会場名 | 441 |
| 講演番号 | D30 |
| 発表題目 | ＵＡＶ及び航空機レーザ計測による高密度点群を用いたエリアベース樹種判別 Area-based tree species classification using dense point-cloud obtained from aerial laser scanning |
| 所属 | 静岡県立農林環境専門職大学 |
| 要旨本文 | 木材生産をはじめとする森林のもつ生態系サービスの評価において樹種情報は重要な情報である。近年利用が拡大しているUAV-LiDARおよび静岡県が実施した航空機LiDARのオープンデータを用いて区画単位での樹種判別手法を開発した。分類クラスは、スギ・ヒノキ・アカマツ・その他の4樹種とし、解像度は1、2、5、10 mの4種類を比較することとした。特徴量として反射強度、高さ、構造の3つのグループで合計58個を計算し、ランダムフォレスト、勾配ブースティング決定木、多層パーセプトロンの機械学習アルゴリズムで判別した。最も高い精度は、UAV-LiDARデータ・10mの解像度に対するランダムフォレストモデルと、航空機LiDARデータ・10m解像度に対する多層パーセプトロンモデルで0.980を達成した。1～10mの範囲でグリッドサイズが大きいほど分類精度は向上した。特定の特徴量グループを除いたモデルの分類精度は著しく低下した。したがって、樹種分類精度を向上させるためには、複数のタイプの特徴量を混在させることが有効である。樹種分類におけるエリアベース解析は高精細のUAV-LiDARのみならず航空機LiDARにおいても有効であることが示された。 |
| 著者氏名 | ○星川健史1,2 ・ 平岡裕一郎1 ・ 山本一清2 ・ 矢嶋準3 ・ 瀬口栄作3 ・ Negi, Rahulsingh3 ・ 原田丈也3 |
| 著者所属 | 1静岡県立農林環境専門職大学 ・ 2名古屋大学大学院生命農学研究科 ・ 3ヤマハ発動機 |
| キーワード | スギ, ヒノキ, アカマツ, 産業用無人ヘリコプター, 機械学習 |
| Key word | Japanese Cedar, Japanese Cypress, Japanese Red Pine, Unmanned helicopter, Machine learning |