UAV写真測量と深層学習を活用した河道管理手法の研究
2020 年 1 巻 J1 号 p. 588-595
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2020 年 1 巻 J1 号 p. 588-595
我が国は，その国土に多くの河川を有し，点検・巡視などの河川維持管理業務の多くは目視により行われている．中でも頻度の高い河川巡視では巡視員が現場で異常の記録や河道の状況把握などを行っているが，その一部はUAVによる写真測量と深層学習による画像認識を組み合わせることで効率化できると考えられる．本研究ではUAV写真測量で得られたオルソ画像に対して，深層学習による画像認識手法の一つであるSemantic Segmentationを適用し，河道内の砂州・樹木等の領域を分類する手法を提案する．深層学習モデルは撮影高度の異なる空撮画像を混合して学習を行い，高い精度の河道領域分類モデルを得ることができた．当該のモデルを地上画素寸法（GSD）を変えたオルソ画像に適用する実験を行い，教師データとGSDが異なるオルソ画像に対しても汎用的に領域分類が行えることを確認した．
