ウェーブレット変換と機械学習を用いたUAV河川空撮画像の地被分類手法の検討

抄録

　本論文では，ウェーブレット変換と機械学習を用いた新しいUAV河川空撮画像の地被分類手法を検討した．対象は黒部川下流部の扇状地における礫河川2km区間である．UAV空撮とSfM処理により得られる河道の空間情報は，RGB画像と正規化植生指数NDVI，河道地形を表す数値表面モデルDSMである．UAV測量で得られるDSMの高低差情報を有効に利用するために，機械学習の前処理としてウェーブレット変換によるDSMの波数分解とエッジ検出を行った．ランダムフォレストを用いて河道の地被分類に対する機械学習を行った結果，NDVIは植生とその他の地被の判別に，DSMは草本と木本の判別に有効なことが確認され，河道内の草本・木本・裸地・水面の同定精度はすべての土地被覆で91%以上となった．