2022 Fiscal Year Annual Research Report
Classifying vegetation using deep learning: clarification of characteristics of vegetation
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18H03357
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| Research Institution | Kyoto University |
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Principal Investigator |
伊勢 武史 京都大学, フィールド科学教育研究センター, 准教授 (00518318)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
佐藤 永 国立研究開発法人海洋研究開発機構, 地球環境部門(北極環境変動総合研究センター), 研究員 (50392965)
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| Project Period (FY) |
2018-04-01 – 2023-03-31
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| Keywords | 深層学習 / 自動識別 / リモートセンシング / コンピュータビジョン / 外来種 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究は、人工知能を積極的に活用することで植物の自動認識を達成することを目的としている。従来は人工知能が苦手としていた植物の識別を克服するため、本研究では複数の技術の開発を行い、その実証を複数のフィールドで行った。2022年度は、(1)研究者がウェアラブルカメラを用いて徒歩・自転車・自動車から撮影された映像データ、(2)Google Street Viewで得られる画像データ、(3)対象地を上空から観測するドローンデータ、(4)既存の公的機関が保有する航空写真データのそれぞれに関する進捗が見られた。また、気候データから全球規模の潜在植生を推定する手法を開発し、査読学術論文として国際誌に発表した。さらに、行政との共同事業の検討が進み、本研究の成果を用いた植生識別AIを応用し、地域住民による自然接触の強度推定など、社会実装への期待が高まっている。本研究で開発した知財について民間企業からの共同研究の希望を受けるなどの社会展開も進んでいる。
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| Research Progress Status |
令和4年度が最終年度であるため、記入しない。
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| Strategy for Future Research Activity |
令和4年度が最終年度であるため、記入しない。
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