第135回日本森林学会大会 発表検索
講演詳細
S9. スマート林業の現場実装を見据えた研究開発[The smart forestry, from research and development to implementation]
| 日付 | 2024年3月8日 |
|---|---|
| 開始時刻 | 14:15 |
| 会場名 | 442 |
| 講演番号 | S9-5 |
| 発表題目 | オルソ画像認識AIエンジン開発における学習データセット整備の効率的手法 An efficient method of learning data preparation for ortho-rectified image recognition AI |
| 所属 | 石川県森林組合連合会 |
| 要旨本文 | 林業支援Webアプリケーション「WoodRepo」は、搭載された画像認識AIがUAV森林オルソ画像から主要樹種を自動的に区分し、森林境界明確化作業を現場支援する。学習データセット（オルソ画像と正解樹種カラーマップ）の整備はAIエンジンの開発において主要な工程となるが、オルソ画像を目視で判読しながら樹種境界を抽出するため、多大な時間を要することが明らかになった。したがって、AIによる樹種区分の更なる精度向上にむけて学習データセットを新たに製作する場合には、学習データセット整備の効率化が重要である。学習データセット整備は、GISソフトウェアを用いたオルソ画像の取込み、樹種群ポリゴンの作成、カラーマップ化の工程で構成され、そのうち、樹種群ポリゴンの作成が作業の大部分を占めている。本発表では、AIエンジン開発に使用した森林オルソ画像群（10カ所以上）を対象にして、画像条件（面積、樹種、林相数等）と学習データセット整備の作業時間の関係を整理し、効率的な整備方法のガイドラインを紹介する。本研究は、生研支援センター「イノベーション創出強化研究推進事業（JPJ007097）」の支援を受けて行われた。 |
| 著者氏名 | ○木村一也1 ・ 矢田豊2 ・ 大萱直花5 ・ 宮田咲矢香5 ・ 山路佳奈1 ・ 村上良平4 ・ 長田茂美3 ・ 上野直人4 ・ 松井康浩3 |
| 著者所属 | 1石川県森林組合連合会 ・ 2石川県農林総合研究センター林業試験場 ・ 3金沢工業大学 ・ 4（株）エイブルコンピュータ ・ 5日本森林技術協会 |
| キーワード | UAV, オルソ画像, 画像認識AI, 学習データセット整備, 効率的手法 |
| Key word | UAV, ortho-rectified image, image recognition AI, preparation for learning data, efficient method |