講演詳細

利用部門[Forest Engineering]

日付	2024年3月10日
開始時刻	ポスター発表
会場名	543
講演番号	PK-21
発表題目	敵対的生成ネットワークを用いた路網計画のための迂回率予測 Detour ratio prediction for forest road planning using generative adversarial networks
所属	森林総合研究所
要旨本文	森林内の道路網は地形的制約を強く受けるため、道路上の2地点間の経路長は2地点間の直線距離に比べて長くなる傾向があり、多くの迂回を要する。路網計画において路線を延伸する際、目的地まで到達するのにどの程度の迂回が必要となるかを評価することは有用と考えられる。そこで、本研究では条件付き敵対的生成ネットワークの一種であるPix2Pixを用いた迂回率の予測手法を開発した。学習に用いる入力画像は等高線等を背景図とし、路線の始点と終点を表示し作成した。背景図の等高線等は国土地理院が提供する基盤地図情報ダウンロードサービスのデータを使用した。一方、教師画像は入力画像に路線線形を追加表示し作成した。学習したモデルにより自然な路線線形が生成されることを確認した。学習したモデルを用い、路網計画対象地内の任意地点への路線を生成すれば、当該路線の迂回率を算出することで、その地点に路線を延伸する場合の迂回率を予想することができる。
著者氏名	○白澤紘明
著者所属	国立研究開発法人 森林研究・整備機構 森林総合研究所林業工学研究領域
キーワード	迂回率, 路網計画, 敵対的生成ネットワーク, GIS, 山岳林
Key word	detour ratio, forest road planning, generative adversarial networks, GIS, mountainous forest