畳み込みニューラルネットワークを用いた寒地型イネ科牧草採草地におけるギシギシ類検出手法の開発

抄録

採草地管理は，労力面などから往々にして草地更新を行わず雑草が侵入し易くなっている。そこで，本研究では，無人航空機による空撮画像を基に，主要雑草の1つであるギシギシ類を畳み込みニューラルネットワークで検出できるソフトウェアの開発を目的とした。無人航空機により採草地（8,240m²）を高度10mで空撮後，画像からギシギシ類とギシギシ類以外箇所を切り取った。その後，畳み込みニューラルネットワークで，ギシギシ類識別モデルを作成した。この識別モデルを汎用プログラム言語Pythonで実装し，雑草検出ソフトウェアを作成した。最後に，1番草から3番草までの各時期12枚の空撮画像から評価を行った。その結果，目視による検出に対して，開発ソフトウェアによる検出率は1番草では85.4％，2番草では78.6％，3番草では93.0％であった。