論文
ディープラーニングによる針葉樹の単木樹冠検出と樹種分類
2021 年 55 巻 1 号 p. 3-22
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2021 年 55 巻 1 号 p. 3-22
林悠介・トウソウキュウ・加藤正人・中村良介：ディープラーニングによる針葉樹の単木樹冠検出と樹種分類，森林計画誌55：3～22，2021 近年，単木レベルの樹種把握に機械学習（ML）や深層学習（DL）が活用されている。しかし，従来手法は解析者の経験と労力を要する上に，新規データへのモデル適用が難しかった。本研究では，UAVとALSで取得したデータ（RGB，樹冠高モデル（H），傾斜モデル（S））にDL手法Mask R−CNNを適用し，自動で単木樹冠・樹種推定が可能なモデルの構築を試みた。信州大学農学部構内演習林の多時期データから3種類のデータセット（RGB，RGB＋H，RGB＋S）を作成し，優占する針葉樹（アカマツ，カラマツ，ヒノキ）を検出・分類するモデルの構築を行った。これらを用いて，新規の4サイトで単木樹冠・樹種推定を行った結果，RGB＋Sモデルでは検出率0．905，分類精度0．955と3モデル中最も汎化性能があり，新規サイトへの適用可能性が高いことが明らかとなった。今後はより環境条件に依存しないモデル構築が求められ，DL手法の最適化や学習効率向上，データ蓄積等が課題である。
