2017 年 73 巻 2 号 p. I_827-I_832
造成したアマモ場をモニタリングにより事業評価し,その結果を後々の造成活動に反映していくことは重要である.アマモ場のモニタリング手法は,コドラード法による調査手法が用いられるが広大な群落をモニタリングするには労力が大きい.これに対して,衛星リモートセンシング,航空機,バルーンやドローンによる空撮画像から藻場を分類する研究が取り組まれている.RGB画像からアマモ場を判別する際には教師付分類による閾値法が用いられるが,計測者の経験に依存する部分が大きく,藻場抽出に時間的な労力を要する.本研究ではドローンによる空撮画像からのアマモ場抽出について従来の手法で問題となっていた解析時間と人為的な誤差を,領域ベースのSnake法を用いることで短時間かつ人為的誤差の少ない高精度な解析手法を検討することを目的とする.