機械学習による礫浜の構成物の自動分類に関する研究

抄録

　本研究では，UAV-SfM/MVS測量によって作成した礫浜海岸のオルソモザイク画像から，「礫」・「漂流物」・「植生」・「消波ブロック」を自動判別・分類する機械学習モデルを構築し，機械学習の分類特性と有用性について検討した．その結果，モデルの学習条件として，フィルタ層のサイズを小さくし，枚数を多くすることで，判別精度を高められることを示した．また，Grad–CAMによる着目点の可視化から，「植生」と「消波ブロック」画像には特徴量が多い一方，「礫」や「漂流物」画像には着目点が少なく，誤判別の要因となっていることがわかった．さらに，学習済みモデルを用いることで，学習に使用していない観測日の画像に対しても，機械は概ね良好に構成物を判別できることが明らかとなった．