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ドローンと深層学習を用いた森林リモートセンシング技術の開発

Research Project

Project/Area Number 19J22591
Research Category

Grant-in-Aid for JSPS Fellows

Allocation TypeSingle-year Grants
Section国内
Review Section Basic Section 40010:Forest science-related
Research InstitutionKyoto University

Principal Investigator

大西 信徳  京都大学, 農学研究科, 特別研究員(DC1)

Project Period (FY) 2019-04-25 – 2022-03-31
Project Status Completed (Fiscal Year 2021)
Budget Amount *help
¥3,100,000 (Direct Cost: ¥3,100,000)
Fiscal Year 2021: ¥1,000,000 (Direct Cost: ¥1,000,000)
Fiscal Year 2020: ¥1,000,000 (Direct Cost: ¥1,000,000)
Fiscal Year 2019: ¥1,100,000 (Direct Cost: ¥1,100,000)
Keywordsドローン / UAV / ディープラーニング / 深層学習 / AI / 樹種識別 / GIS
Outline of Research at the Start

本研究ではドローンと深層学習を用いて新たな森林リモートセンシング技術の開発を行う。ドローンと深層学習という新しい二つの技術を組み合わせることで、樹種の識別や樹高などの推定が低コストかつ高い精度でできる可能性があることがわかってきた。
熱帯林での森林保全や日本の林業の効率化において樹種などの情報は非常に重要で、こうした情報を低コストに広範囲で取得できるようになれば、森林の抱える課題に対して一つの解決策となる。3年間を通してこの技術の精度や汎用性の検証、システムの開発を行い、最終的には実用化を目指す。

Outline of Annual Research Achievements

今年度は日本各地でドローンからデータを取得し、精度検証と成果発表を行った。また開発してきた技術をもとにドローンからの林分解析ソフトウェアを開発した。
1)樹冠分離手法の開発について、針葉樹林での手法を確立し実際に利用可能な高い精度で推定できることが確認できた。広葉樹林での樹冠分離では深層学習を応用し、システムの開発に成功したが、精度については今後改良が必要な結果となった。
2)樹種識別の発展及び汎用性の検証について、精度検証を企業と共同で人工林や混交林で行い、針葉樹が高い精度で識別可能であること、広葉樹の細かな樹種識別が可能であることを明らかにした。また日本各地で行った、識別可能な種の調査や時空間的に異なるデータに対する識別精度を検証した成果を論文で発表した。
3)樹高・胸高直径の推定について、企業と共同で実証実験を行った。樹高は裸地が多いなど対象地の条件が適していれば高い精度で推定が可能であり、針葉樹の胸高直径や幹材積は特に地上調査から推定式を作成することで信頼できる精度で推定が可能であることが分かった。
4)ソフトウェア開発について、windows用ソフトウェア「DF Scanner」を他研究者・技術者と共に開発に成功した。このソフトウェアでは一般的なGISソフトと同様、座標を持ったドローンのデータなどを座標に合わせて描画が可能であり、さらにドローンのデータに対する解析ツールとして各樹木の樹頂点検出、樹冠分離、深層学習による樹種識別、樹高・DBH・幹材積推定が可能である。このソフトウェアを用いることでドローンから取得したデータから専門的な技術が無くても単木レベルで林分解析が可能であり、世界中の研究者や森林管理者が広域での生態学研究や効率的な森林管理、森林保全などへ利用することができる形で研究を完成させた。

Research Progress Status

令和3年度が最終年度であるため、記入しない。

Strategy for Future Research Activity

令和3年度が最終年度であるため、記入しない。

Report

(3 results)
  • 2021 Annual Research Report
  • 2020 Annual Research Report
  • 2019 Annual Research Report
  • Research Products

    (11 results)

All 2022 2021 2020 2019

All Journal Article (4 results) (of which Peer Reviewed: 4 results,  Open Access: 3 results) Presentation (6 results) (of which Int'l Joint Research: 1 results) Patent(Industrial Property Rights) (1 results)

  • [Journal Article] Practicality and Robustness of Tree Species Identification Using UAV RGB Image and Deep Learning in Temperate Forest in Japan2022

    • Author(s)
      Masanori Onishi, Shuntaro Watanabe, Tadashi Nakashima, Takeshi Ise
    • Journal Title

      Remote Sensing

      Volume: 14 Issue: 7 Pages: 1-22

    • DOI

      10.3390/rs14071710

    • Related Report
      2021 Annual Research Report
    • Peer Reviewed / Open Access
  • [Journal Article] Explainable identification and mapping of trees using UAV RGB image and deep learning2021

    • Author(s)
      Masanori Onishi, Takeshi Ise
    • Journal Title

      scientific reports

      Volume: 11 Issue: 1

    • DOI

      10.1038/s41598-020-79653-9

    • Related Report
      2020 Annual Research Report
    • Peer Reviewed / Open Access
  • [Journal Article] Applying deep learning in ecology: identifying vegetation and plant species2020

    • Author(s)
      渡部俊太郎、大西信徳、皆川まり、伊勢武史
    • Journal Title

      Japanese Journal of Conservation Ecology

      Volume: 25 Issue: 1 Pages: n/a

    • DOI

      10.18960/hozen.1822

    • NAID

      130007866089

    • ISSN
      1342-4327, 2424-1431
    • Year and Date
      2020-03-05
    • Related Report
      2019 Annual Research Report
    • Peer Reviewed / Open Access
  • [Journal Article] Explainable Deep Learning Reproduces a ‘Professional Eye’ on the Diagnosis of Internal Disorders in Persimmon Fruit2020

    • Author(s)
      Akagi Takashi、Onishi Masanori、Masuda Kanae、Kuroki Ryohei、Baba Kohei、Takeshita Kouki、Suzuki Tetsuya、Niikawa Takeshi、Uchida Seiichi、Ise Takeshi
    • Journal Title

      Plant and Cell Physiology

      Volume: 61 Issue: 11 Pages: 1967-1973

    • DOI

      10.1093/pcp/pcaa111

    • Related Report
      2020 Annual Research Report
    • Peer Reviewed
  • [Presentation] ドローンとディープラーニングを用いた単木単位での樹種・材積推定GISシステムの開発2022

    • Author(s)
      大西信徳、伊勢武史
    • Organizer
      日本生態学会 第69回日本生態学会大会
    • Related Report
      2021 Annual Research Report
  • [Presentation] ドローンとディープラーニングを用いた森林情報解析システムの開発2022

    • Author(s)
      大西信徳、池端隆彦、長谷川尚史、伊勢武史
    • Organizer
      日本森林学会 第133回日本森林学会大会
    • Related Report
      2021 Annual Research Report
  • [Presentation] ドローンとディープラーニングを用いたボルネオでの指標樹種識別と森林健全度評価2021

    • Author(s)
      大西信徳、竹重龍一、青柳亮太、今井伸夫、伊勢武史、北山兼弘
    • Organizer
      日本生態学会 第68回岡山大会
    • Related Report
      2020 Annual Research Report
  • [Presentation] ドローンとディープラーニングでどこまで樹種が識別できるのか、可能性と将来性2021

    • Author(s)
      大西信徳
    • Organizer
      日本生態学会 第68回岡山大会
    • Related Report
      2020 Annual Research Report
  • [Presentation] ドローンとディープラーニングを用いた森林劣化度の評価手法の開発2020

    • Author(s)
      大西信徳、竹重龍一、今井伸夫、青柳亮太、伊勢武史、北山兼弘
    • Organizer
      日本生態学会
    • Related Report
      2019 Annual Research Report
  • [Presentation] The combination of UAVs and deep neural networks has a potential as a new framework of vegetation monitoring2019

    • Author(s)
      Masanori Onishi, Shuntaro Watanabe, Takeshi Ise
    • Organizer
      American Geophysical Union
    • Related Report
      2019 Annual Research Report
    • Int'l Joint Research
  • [Patent(Industrial Property Rights)] クラス推論システム、学習装置、推論システム、クラス推論方法、およびコンピュータプログラム2022

    • Inventor(s)
      大西信徳
    • Industrial Property Rights Holder
      京都大学
    • Industrial Property Rights Type
      特許
    • Filing Date
      2022
    • Related Report
      2021 Annual Research Report

URL: 

Published: 2019-05-29   Modified: 2024-03-26  

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