講演詳細

経営部門[Forest Management]

日付	2024年3月10日
開始時刻	15:30
会場名	441
講演番号	D34
発表題目	衛星データと深層学習を用いた、全県森林変化域検出の試み 3 Attempt to detect forest change areas in all prefectures using satellite data and deep learning 3
所属	東京電機大学
要旨本文	衛星データクラウドサービスから無料で入手した、10ｍ分解能の光学衛星画像時系列データと深層学習を用いて、森林変化箇所を検出するためのアルゴリズムを開発した。昨年の学会では、2021年から2022年の夏にかけて、47都道府県で0.25ha以上の森林変化が起こった箇所を検出した結果を報告した。今回、2023年夏までの期間に得られた結果と、秋までに得られた速報値について報告する。2022年は、開発したアルゴリズムを47都道府県に対して、4回/年の頻度で適用した最初の年となった。深層学習モデルを地域毎、季節ごとに変え、訓練データを増やす事により、User’s精度の全国平均値は、90%近くまで改良する事ができた。また、2022年の1年間に検出された森林変化面積は、38,901.3haとなった。日本の年間森林伐採面積は70,000～80,000ha程度と言われていることから、Producer’s精度は50%程度と推測される。2023年においては、4回のうち3回の観測が終わった時点で、2022年の年間検出量を超える54,167.4haが検出されており、Producer’s精度の更なる改善が確定している。本公演では、季節ごと、県毎に得られた結果ついて、もう少し詳細な報告を行う。
著者氏名	○渡邉学1,2 ・ 島田政信1
著者所属	1東京電機大学理工学部 ・ 2合同会社森林付箋
キーワード	森林伐採, 森林監視, 光学衛星
Key word	deforestation, forest monitoring, optical satellite