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	S9-7
発表題目	深層学習Webアプリにて活用するためのUAV林内全天球画像の選別 Selection of UAV forest spherical images for use in deep learning web applications
所属	石川県農林総合研究センター
要旨本文	演者らは、林内全天球画像から材積等を推定するための深層学習エンジンを搭載したアプリの開発に取り組んでいる。その一環として、全天球カメラをUAVに搭載して撮影した画像（以下、UAV全天球画像）の取得法についても検討している（第11回～第13回中部森林学会）。深層学習エンジンの開発に使用した全天球画像は手持ち撮影により取得したものであり、UAV全天球画像の場合、撮影位置の地上高などが異なる場合もあり、推定精度低下の要因になる可能性がある。　以上のことから、金沢市寺津地内のスギ人工林（2.4ha、470本/ha、平均樹高：28m、平均胸高直径：39cm）にて取得したUAV全天球画像を対象とし、林分材積の推定精度を向上するための画像の選別法等について検討した。　また、上記データ等を用いた林内全天球画像を対象とした深層学習エンジンの出力値を効果的に現場実装するための検討の結果と、今回の能登半島地震を受け、スマート林業技術の災害対応への現場実装の状況や今後の可能性等について、報告する。　本研究の一部は、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）」の支援を受けて実施した。
著者氏名	○矢田豊1 ・ 木村一也2 ・ 山路佳奈2 ・ 小島小梅2 ・ 上野直人3 ・ 村上良平3 ・ 小山内健治4 ・ 杉原正通4 ・ 角谷裕幸5 ・ 熊本悦士5 ・ 長田茂美5 ・ 松井康浩5
著者所属	1石川県農林総合研究センター林業試験場 ・ 2石川県森林組合連合会 ・ 3（株）エイブルコンピュータ ・ 4金沢市 ・ 5金沢工業大学
キーワード	全天球画像, 深層学習, 材積, UAV
Key word	Spherical image, deep learning, stem volume, UAV