講演詳細

経営部門[Forest Management]

日付	2024年3月8日
開始時刻	ポスター発表
会場名	531
講演番号	PD-30（学生ポスター賞審査対象）
発表題目	深層学習を用いた航空機LiDARによる竹林抽出精度評価 Assesing the precision of bamboo forest mapping using airborne LiDAR data with deep learning techniques
所属	名古屋大学
要旨本文	近年、日本の森林において竹林の拡大が問題視されている。竹林が拡大すると、周辺の植林地や雑木林への侵入、倒竹によるインフラへの被害等の問題が生じることが知られている。しかし、竹は土木資材や工芸品材料としての利用といった側面も持ち合わせるため、計画的かつ効率的な管理が必要であり、前述の拡大特性からも、その現況把握が急務である。しかし、竹林の位置やその面積等の情報は十分に整備されておらず、その把握は航空写真の目視等による把握が主な手段となっているため、非常に手間がかかることが指摘されている。そのため、機械学習等の技術による省力化が強く求められている。　西山（2023）においては竹林のマッピングのため、深層学習を航空機LiDARデータ由来のCHM（Canopy Height Model）に適用して竹林抽出を行い、その抽出精度を評価した。しかし、CHMのみによる抽出ではLiDARデータの持つ情報の多くが失われてしまう。そこで本発表では、CHMに加えて航空機LiDARデータの特徴量を指標に組み込み、抽出精度の向上を目指した。また、抽出精度の評価に際しピクセル単位の評価指標に加え、竹林パッチ単位の評価指標によっても抽出精度の評価を行った。
著者氏名	○西山明慶 ・ 山本一清
著者所属	名古屋大学大学院生命農学研究科
キーワード	竹林, 航空機LiDAR, 深層学習
Key word	bamboo forest, airborne LiDAR, deep learning