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17日 |
|---|---|
| 開始時刻 | ポスター発表 |
| 会場名 | 多目的ホール |
| 講演番号 | PD-3 |
| 発表題目 | UAV空撮で得られた多時期合成画像を用いた樹種分類 Tree Species Classification Using Multi-Period Composite Images Obtained from UAV Aerial Photography |
| 所属 | 新潟大学大学院 |
| 要旨本文 | UAVは、運用できる高度の制限から数cmクラスの空間分解能の画像データが取得可能である。樹種分類において、樹冠におけるフェノロジーへの着目は重要な要素の一つであると考えられ、葉の色調の変化などを用いることによって分類精度の向上が期待できる。さらに、近赤外域の情報が取得できるセンサを用いることで、樹種分類の高精度化が期待できる。本研究の目的は，UAVから取得された近赤外域を含むデータを用い、樹冠の季節変化に着目して単木単位の樹種分類を行うことである。2025年4月から11月にかけ11回分の画像データを取得した。取得した画像からRed、Green、NIRおよびNDVIデータを用い、アカメガシワ、ウワミズザクラ、オオヤマザクラ、クリ、スギ、ホオノキ、コナラの7樹種について分類を試みた。その結果、4月と11月の画像を組み合わせることで精度が上がる傾向があることが分かった。樹種別では、アカメガシワは6月のNIR、ウワミズザクラ・オオヤマザクラは4月のNIR、クリは6月のGreen、10月のNDVI、スギは4月のNDVI、11月のNDVI、ホオノキは11月のGreen、10月のNDVIを組み合わせることで精度が向上した。コナラは全体を通して安定して高い分類精度を示した。 |
| 著者氏名 | ○内山心愛1 ・ 村上拓彦2 ・ 岩井淳治3 |
| 著者所属 | 1新潟大学大学院自然科学研究科 ・ 2新潟大学農学部 ・ 3新潟県農林水産部治山課 |
| キーワード | 近赤外, 広葉樹, UAV, 樹種分類, 単木抽出 |
| Key word | Near-infrared, broadleaf tree, unmanned aerial vehicle, Tree Species Classification, individual tree extraction |