2016 Fiscal Year Research-status Report
多種多様な遠隔精密センサデータの総合的分析に基づく地上森林資源調査技術の開発
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15K18765
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| Research Institution | Nihon University |
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Principal Investigator |
溝口 知広 日本大学, 工学部, 准教授 (30547831)
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| Project Period (FY) |
2015-04-01 – 2018-03-31
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| Keywords | 地上型レーザスキャナ / 深層学習 / 樹種判別 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
当初の計画通り，レーザ計測に基づく地上森林資源調査の効率化に向けた研究を行った．平成２８年度においては，下記の成果を得た．
（１）深層学習を用いた計測点群からの樹種自動判別技術の開発
この研究を実施するにあたり，愛媛県鬼北町にあるスギ，ヒノキ林にておよそ１０万本分の点群を取得した．その後，樹木１本分の点群より，樹幹部のみの点群を自動抽出する技術の開発を行った．また樹幹点群に含まれる枝葉をRANSAC法により高精度に除外する技術を開発した．さらに，残った幹部の点群に対して３次多項式曲面をロバストに当てはめ，樹皮形状や捲れの大小の違いを明確に表す距離画像を作成する技術を開発した．作成した距離画像集合を深層学習に用いることにより，従来技術を大きく上回るおよそ９０％程度の正解率で樹種を判別可能であることを実証した．
（２）深層学習を用いた計測点群セグメンテーション結果の自動判定技術の開発
セグメンテーションから得られる点群を，計測位置の情報を利用し距離画像へと変換し，この画像をもとに深層学習にて分類を行った．その結果，９０％以上の正解率で分類が可能であることを示した．さらに失敗と判定された点群に対し，主成分分析とクラスタリングを用いた手法により，修正を施す技術の開発も行った．従来セグメンテーションの成功/失敗の判定は，オペレータが計算機上で１本ずつ目視で確認し，手作業で修正するほかなかったが，この技術により自動化できる見込みが立った．
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
当初の計画通り，点群からの深層学習による樹種自動判別手法の開発を行った．また実際の森林内にて実験に不可欠な大量点群データを取得できた．昨年度開発した樹種判別技術に，深層学習を新たに導入することにより，大幅な判別性能の向上を達成できた．技術改良の余地はあるものの，従来法と比べはるかに高い性能を示せたことから，２年目の成果としては十分であると考えている．ここまでの成果を２件の国内会議にて口頭発表し，国際会議への採択も決定している．また国内研究会から２件の講演依頼を受けた．ただし，計測点群に含まれるレーザ反射強度の情報は判別に有効であることが確認されているが，これを導入できておらず，来年度以降の課題となる．またこの研究をきっかけに，広葉樹の樹種判別に関して新たな共同研究を開始することとなった．
さらに本年度より，森林計測点群のセグメンテーション結果の自動判別と修正に関する研究にも着手した．こちらについてもその有効性は確認できており，開発初年度としては十分な結果が得られている．
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| Strategy for Future Research Activity |
今年度開発した樹種判別技術には改良の余地が残されている．今後はまず，樹種判別率の向上に向け，３次元形状情報に加え，レーザ計測より得られる反射強度の情報を併用し，１本の樹木から異なる２つの画像を作成し，これを深層学習に利用することで判別率向上を目指す．さらには開発技術を応用し，広葉樹の樹種判別技術の開発も行う．これらに加えて，セグメンテーション結果の分類により，失敗と判定された点群を正しくセグメンテーション可能な技術を開発する．
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| Causes of Carryover |
平成２７年度の研究成果を国際会議へ投稿することを検討していたが，技術の開発を行えたものの，実験データの不足のため十分な性能検証ができておらず，投稿を見送ったことが大きな理由である．
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| Expenditure Plan for Carryover Budget |
平成２９年６月に行われる国際会議での発表が決定しており．このための交通費，及び学会参加費として使用する予定である．
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