Deep Learningを使用した木の検出と分類

抄録

フォレストアプリケーションの一般的な問題は、木の発見と数を数えることです。現在、これは多くの場合、高価で時間のかかる土地調査を使用して行われます。そこで本研究では、ドローンで取得した森林画像を用いて、個々の樹木の頂点を自動的かつ効率的に検出して数えることを目指します。この目標を達成するために、コンピュータビジョンとディープラーニング技術を使用して、RGB画像モザイクとデジタル標高モデルの個々の木を自動的に検出します。以前、同様の研究は平らな植林地で行われてきました。この点で、丘陵地帯にある日本の自然混合林で取得したデータは特に難しいです。ディープラーニングネットワークを使用して森林の小さな地域の樹木密度を予測し、異なる画像クラスタリングアルゴリズムを使い個々の木を分離します。