講演詳細

経営部門[Forest Management]

日付	2026年3月17日
開始時刻	17:00
会場名	201B
講演番号	D-16
発表題目	YOLO-SegにDCHM特徴量を適用した針葉樹樹冠の抽出 Conifer Tree Crown Extraction Using YOLO-Seg with DCHM Feature Composites
所属	島根大学
要旨本文	森林リモートセンシング解析おいて樹冠解析の精度向上が課題となっている。航空機レーザ計測（LiDAR）は高精度な3次元情報を取得できる一方で、計測コストが高く，定期的・広域の更新には制約がある。これに対し航空写真は比較的低コストに広域データを整備できるが，LiDARデータとの樹冠抽出精度の違いは十分に整理されていない。そこで本研究では，コスト面で導入しやすい航空写真由来データでLiDARに近い樹冠抽出精度が得られるかに着目した。LiDARではDSM・DTMからDCHMを作成し、航空写真では航空写真由来DSMとLiDAR由来DTMからDCHMを作成し、樹冠表面の傾斜や曲率、RGBNIRのオルソ画像などの組合せを三チャンネルのコンポジット化して学習を行った。樹冠抽出にはYOLOv8-Segを用い、画像は256タイルを1024入力へ拡大し学習を行った。これは1樹冠あたりの画素数を増やし、輪郭形状を捉えやすくするためである。評価は目視で作成した樹冠ポリゴンをGround Truthとして用い，IoUに基づく指標によりLiDAR由来データと航空写真由来データを比較し，その結果を報告する。
著者氏名	○曽田森羅
著者所属	島根大学島根大学学術研究院農生命科学系
キーワード	リモートセンシング, インスタンスセグメンテーション, 針葉樹
Key word	Remote Sensing, Instance Segmentation, Conifer