第137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 | 2026年3月18日 |
|---|---|
| 開始時刻 | 9:15 |
| 会場名 | 201B |
| 講演番号 | D-18 |
| 発表題目 | 北海道・道東地域を対象とした森林計測と樹種判別 ・分類精度の評価 Forest Measurement and Tree Species Classification in Eastern Hokkaido ・Assessment of Classification Accuracy |
| 所属 | 鹿島建設株式会社 |
| 要旨本文 | 近年のUAV-LiDARの高性能化と低価格化は著しく、比較的小規模な山林については、有人航空機よりも高精度かつ低コストでの森林計測が可能で、短期間で画像や点群データ等の多くの森林データを取得できるようになった。また、計算機の高性能化、AI技術の高度化により取得した膨大なデータを迅速に処理することが可能となった。 本報・では、・の解析により得られた立木ごとの数値特徴量を元に道東地域の代表的な樹種であるカラマツ、トドマツについて、機械学習モデルによる樹種判別を実施し、その分類精度について報告する。機械学習モデルは道東地域の尺別山林、直別山林、穂別山林の３地域各々で構築した。教師データはUAV-LiDARに搭載したカメラにより取得した画像データからオルソ画像を作成した上で目視判読により立木単位でラベル付けを行った。ラベル付きデータの総数は各地域で約３万、約3.2万、約2万本とし、教師データと精度検証用データに分けた上で、まず地域ごとの分類精度について検証した。さらに、１地域で構築した機械学習モデルを他の２地域に相互に適用し、構築した機械学習モデルの地域的な汎用性を検証した。 |
| 著者氏名 | ○緒方誠二郎2 ・ 矢口慎1 ・ 西家綾子1 ・ 山本一清3 |
| 著者所属 | 1株式会社かたばみ山林部 ・ 2鹿島建設株式会社技術研究所 ・ 3名古屋大学大学院生命農学研究科 |
| キーワード | UAV-LiDAR, リモートセンシング, 点群解析, 機械学習, 数値特徴量 |
| Key word | UAV-LiDAR, Remote Sensing, Point Clouds Analysis, Machine Learning, Numerical Features |