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-4 |
| 発表題目 | 深層学習を用いたUAVオルソ画像からの樹冠分離手法の開発と評価 Development and Evaluation of a Tree Crown Segmentation Method Using Deep Learning on UAV Orthomosaic Images |
| 所属 | DeepForest Technologies株式会社 |
| 要旨本文 | UAVを用いた森林資源量の精密な把握や森林施業計画の高度化には、単木単位での樹種・サイズ推定が重要であり、その基礎となる樹冠分離の高精度化が不可欠である。しかし、UAVデータからの樹冠分離は、特に樹冠形状が不定形で多様な広葉樹林において、従来のWatershed segmentationなどの画像処理手法では十分な分離精度が得られなかった。本研究では、UAVオルソ画像を入力として深層学習により樹冠を抽出する手法を開発した。解像度約2.5 cmのオルソ画像から人手で作成した樹冠ポリゴンを教師データとし、サイト単位で学習・検証・評価データ（train/validation/test）を分割してモデルを構築した。アルゴリズムにはMMDetection上のMask2Formerを採用し、抽出結果を統合してシェープファイルとして出力するワークフローを確立した。本手法はDF Scanner Proに実装され、実務への適用が可能となっている。評価の結果、従来手法では困難であった広葉樹林においても個体分離が可能となり、単木単位の資源量推定等への応用が可能となった。今後は、針葉樹林等で見られた一部の過分割・連結現象を改善するため、教師データの拡充によるさらなる精度向上を図る。 |
| 著者氏名 | ○池端建吾1 ・ 中田光隆1 ・ 大西信_1,2 |
| 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, リモートセンシング, オルソ画像, 深層学習, 樹冠分離 |
| Key word | UAV, Remote Sensing, Orthomosaic Image, Deep Learning, Tree Crown Segmentation |