携帯端末で野外撮影した葉の葉脈情報を用いた樹種判別

抄録

美濃羽靖・浅生敬太：携帯端末で野外撮影した葉の葉脈情報を用いた樹種判別，森林計画誌53：43～52，2020 本研究では，携帯端末を用いて野外で撮影した葉画像から抽出した葉脈情報を用いて機械学習による樹種判別を行った。葉は京都大学および京都府立大学構内に成立する樹木10種からそれぞれ4枚を採取し，撮影方法，撮影条件の違いから七つの学習パターンを設定した。葉脈情報にはHOG特徴量を用い，決定木（J48およびRandomForest），遅延学習（IBk）およびニューラルネットワーク（MultilayerPerceptron）といった機械学習を用いて樹種判別を行った。判別精度はMCC（マシューズ相関係数）および正答率を用い，未知事例に対する判別精度は交差回数を10回とする交差検証法を用いて検証した。解析結果より，訓練事例に対しては，どの学習パターンであっても高い判別精度が得られたが，未知事例に対しては，学習パターンによって判別精度は大きく異なった。また，撮影距離，撮影角度，光環境を考慮することにより，携帯端末で撮影した画像からでも高い判別精度を得ることができた。