第137回日本森林学会大会 発表検索
講演詳細
利用部門[Forest Engineering]
| 日付 | 2026年3月18日 |
|---|---|
| 開始時刻 | ポスター発表 |
| 会場名 | 多目的ホール |
| 講演番号 | PK-3 |
| 発表題目 | ドローンと深層学習を用いた単木解析技術の開発 Individual Tree Analysis using UAV and Deep Learning |
| 所属 | DeepForest Technologies 株式会社 |
| 要旨本文 | スマート林業やカーボンクレジットの分野で、広域での樹木情報の取得にドローンが活用されてきている。代表的な樹木情報として、本数・樹種・樹高・胸高直径・幹材積があるが、発表者らはドローンからこれら情報を深層学習を用いて統合的に解析が可能なソフトウェアDF Scanner及びSfMソフトDF BIRD、点群解析用ソフトDF LATを開発し、市販のドローンのデータから森林情報の単木解析を可能にしてきた。本研究では開発してきた推定手法について、スギ・ヒノキ林を対象に、学習に用いていない複数のサイトで本数やサイズについて毎木調査データと比較し検証を行った。誤差は平均絶対パーセント誤差で求めた。結果、本数精度は約80%となり、特に林冠に達していない樹木について検出が困難であり、過少評価となった。樹種の識別精度は約96%であり、高精度の推定に成功した。樹高の推定誤差は約5%、胸高直径の推定誤差はスギで約13%、ヒノキで約15%であった。幹材積はドローン及び現地データの胸高直径と樹高より同一の手法を用いて推定し、スギで約27%、ヒノキで約28%の誤差となった。本研究により市販のドローンから高い精度で単木単位の解析が可能であることが示された。 |
| 著者氏名 | ○大西信徳1,2 ・ 池端建吾1 ・ 中田光隆1 |
| 著者所属 | 1DeepForest Technologies 株式会社 ・ 2京都大学大学院農学研究科 |
| キーワード | ドローン, 深層学習, 樹種識別, 樹冠分離 |
| Key word | UAV, deep learning, tree species identification, tree crown segmentation |