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8日 |
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開始時刻 | ポスター発表 |
会場名 | 531 |
講演番号 | PD-17(学生ポスター賞審査対象) |
発表題目 | ラジコンヘリLiDARデータを用いたブナ林の単木情報解析 Individual tree measurements of beech forest from radio controlled helicopter LiDAR |
所属 | 新潟大学 |
要旨本文 | 新潟県ではブナ材ヘの関心が高まっており、ブナ林の計画的な間伐・伐採を積極的に進めている。ブナ林の資源量把握を進める上で、LiDAR計測は効率性の面で大いに期待できる技術である。本研究はラジコンヘリを用いたLiDAR計測により得られた点群を利用して、ブナ林における本数、樹高、胸高直径、材積の推定を検討した。対象地は新潟県魚沼市大白川地区の山の神に所在するブナ林である。提案手法ではまず、ディープラーニングを用いて点群データから樹幹を抽出した。幹点群を取り出す作業を手動は行った。MATLABでこれを教師データとして学習ネットワークを構築し、幹点群を予測した。抽出した幹点群に対するクラスタリングにより単木識別を行い、立木本数と位置座標を算出した。その後、幹点群の胸高断面に着目し、RANSAC法に基づく円フィッティングを適用した。円から得た直径を胸高直径とした。樹高は立木位置を中心としたバッファーを用いてDCHMの最大値として決定した。また、胸高直径と樹高の関係式を利用する二段階法も検討した。それぞれ推定値の精度検証を行った。これらの成果を踏まえて、より広域の解析も試みた。 |
著者氏名 | ○許明琪1 ・ 村上拓彦2 |
著者所属 | 1新潟大学大学院自然科学研究科 ・ 2新潟大学農学部 |
キーワード | 森林計測, レーザー, 点群データ, ブナ, 深層学習 |
Key word | Forest measurement, LiDAR, Point cloud data, beech, deep learning |