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10日 |
|---|---|
| 開始時刻 | ポスター発表 |
| 会場名 | 531 |
| 講演番号 | PD-57 |
| 発表題目 | DF LAT：UAV-LiDARデータからの森林用点群処理ソフトウェアの開発と応用 DF LAT: Point Cloud Processing Software for Forests from UAV-LiDAR Data |
| 所属 | 京都大学/DeepForest Technologies 株式会社 |
| 要旨本文 | UAV-LiDARで取得した森林の点群データからの地面部分の検出やGISデータへの変換は、正確な樹高の推定や森林管理での活用に不可欠である。そこで点群データから自動で地面検出や手動でのノイズ除去、DTM・DSM・CHM作成が可能なソフトウェアDF LATを開発しリリースした。特に地面検出について、既存手法ではノイズが多く残り、パラメータの調整と手動でのノイズ除去が必要であったが、DF LATではパラメータ調整不要な地面検出手法を開発し実装した。精度検証として、植生や斜度の異なる4つの森林サイトにて、手動でフィルタリングした結果を正解データとし、複数の既存の地面検出手法をパラメータ調整して検出した結果と比較したところ、DF LATは全てのサイトで最高精度もしくは最高精度と同等の精度を示し、手動でのフィルタリング結果ともRMSE 1m以下の誤差を達成し、安定して高い精度で地面部分を検出可能であることが分かった。実際にDF LATと、UAVデータから単木情報解析が可能なソフトウェアDF Scannerを組み合わせ、UAV-LiDARデータから広域で単木単位の樹高や樹種、幹材積量や炭素蓄積量の詳細な推定を実現した。 |
| 著者氏名 | ○大西信徳1,2 ・ Rahman, Farhadur MD1 ・ Htoo, Kyaw Kyaw1 ・ 竹重龍一1 ・ 小野田雄介1 |
| 著者所属 | 1京都大学大学院農学研究科 ・ 2DeepForest Technologies 株式会社 |
| キーワード | ドローン, ライダー, 森林情報 |
| Key word | UAV, LiDAR, forest information |