深層学習法による樹冠識別の高精度化と里山保全への適用

抄録

　里山における森林環境の保全は，生物多様性や環境教育等の観点から重要である．本研究では里山の植生分布を得るために踏査及びドローンで撮影した植物画像を学習させて，ドローン空撮によるパノラマ画像からスーパーピクセル分割を用いて樹冠画像を抽出した樹冠画像の種の識別を行った．オリジナル画像から作成した学習モデルより樹木6種において90%以上の高い確度を達成した．樹冠識別においては，アスペクト比の統一や類似画像の除去に加え，パノラマ画像と同程度の高度で撮影した画像を学習に用いることで，確度が向上することが分かった．本方法を用いて樹木分布図を作成することができたが，樹木種や撮影画像数も少なく, 適用できる場所は限定される．今後は，さらに植物種を増やして，角度や時間などの撮影条件が識別精度に与える影響を検証し，里山保全への適用地域を広げていく．