2019 Fiscal Year Research-status Report
Development of a screening method for dilapidated roadside trees
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19K04674
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| Research Institution | Kanazawa Institute of Technology |
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Principal Investigator |
徳永 光晴 金沢工業大学, 工学部, 教授 (00301135)
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| Project Period (FY) |
2019-04-01 – 2023-03-31
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| Keywords | 植生指標 / 街路樹 / 高速道路 / 植生の劣化 / 近赤外画像 / 熱赤外画像 / リモートセンシング |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究は、近赤外と熱赤外データから生育不良の街路樹を抽出する手法を考案することである。車から撮影したデータを分析しスクリーニング処理を行うことで、街路樹点検において専門家はすべての街路樹ではなく、不良と判断された樹木のみ点検をすることで、従来の点検方法に比べ、大幅に点検時間とコストを削減することが期待できる。
街路樹の老朽化が進んでおり、倒木による事故が発生している。街路樹の点検は専門家が人手により行っているが、対象が広範囲に渡るため膨大なコストと時間がかかっている。本研究の目的は、車載したセンサーから街路樹を観測し、生育不良の樹木の抽出方法を考案することにある。不良木の抽出には、リモートセンシング技術を用いる。ビデオカメラ、近赤外カメラおよび熱赤外サーモグラフィにより得られる画像データから植生指標などの変化率を用いて抽出する手法を開発する。手法の有効性を確認するための基礎実験とともに実際の街路樹を撮影しその有用性を確認する。その結果を専門家と協議し、手法を改善する。
今年度は、老朽化した樹木の特徴を把握するために、近赤外ビデオカメラで月1回程度の街路樹を撮影し、データの蓄積を行った。さらに、撮影方法を確立するために、撮影角度、撮影方向、撮影時の車速度、気象条件などの実証実験を行い、適切な撮影方法を確立した。また、老朽化した樹木を抽出するためのアルゴリズムを開発した。そのアルゴリズムの有用性を確認するために、鉢植えのコニファー木を用意し、強制的に劣化させた木と健全な樹木を比較し、劣化の推移を開発したアルゴリズムより確認することができるかを検証した。さらに、車にデジタルカメラを改造した近赤外ビデオカメラを搭載し、道路脇の樹木を撮影し、劣化したと想定される部分を表示するシステムを開発した。
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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
本年度は「街路樹の観測方法の確立」と「車載システムの作成」を実施する計画をした。「街路樹の観測方法の確立」デジタルカメラを改造した近赤外ビデオカメラで月1回程度の街路樹を撮影し、街路樹のデータを蓄積した。このデータを活用して劣化した樹木と健全な樹木の相違を抽出する手法を考案した。樹木の近赤外域の反射率は、季節、撮影時間、天候、光量などの環境条件によって変化することを確認した。その影響を確認するためにいくつかの基礎実験を行った。その結果より、ある程度の光量の変化は補正できることが確認できた。また樹木が劣化しているのかしていないのかを判断するアルゴリズムを開発した。そのアルゴリズムの可否を判断するために、コニファー木による基礎実験、大学キャンパス内の樹木を対象とした基礎実験、道路脇樹木の観測実験を行った。強制的に劣化させたコニファー木による基礎実験では、人間の目では確認できない時期でも、開発した手法では劣化を捉えることに成功した。大学キャンパス内の樹木を対象とした基礎実験では、低速に走行している車から、道路脇の樹木を観測し、開発した手法を適用した。その結果、劣化している樹木を抽出することができることを確認した。道路脇樹木の観測実験では、撮影方法を確立するために、撮影角度、撮影方向、撮影時の車速度、気象条件など考慮した実証実験を行い、適切な撮影方法を検討した。樹木の大きさによっては、樹木全体が撮影できないところがあり、それらは課題として残った。
「車載システムの作成」では、将来車の屋根に近赤外カメラなどを設置することを計画しているが、本年度は車の中から、街路樹を撮影できるように、カメラを固定する簡便な器具を考案し樹木を撮影した。さらに、撮影した動画を分析するソフトウェアを開発し、樹木の変化を比較できるようになった。
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| Strategy for Future Research Activity |
これまでの研究成果を踏まえて、「新規の植生指標」の提案をする。既往研究では人工衛星や航空機から観測したデータを用いたNDVIなどの植生指数が提案されているが、NDVIでは植物に照射される光量による変動が大きく、植物の活性化を十分に表現することができない。そのため、光量をパラメータとした新規の植生指標を提案し、その妥当性を検証する。また劣化した樹木の抽出精度を向上するためのアルゴリズムを開発する。
その一方で、植生指標は樹木の葉を対象としているが、幹を対象とした熱赤外による観測を開始する。熱赤外域の情報から樹木の劣化が確認できるかを検証する。
近赤外カメラ、熱赤外カメラにより樹木を毎月撮影することで、樹木の生育データを蓄積する。
「車載システムの作成」として、現在はデジタルカメラを改造した近赤外カメラを利用して研究を進めているが、高速走行での撮影に耐えられないことがわかった。高速道路を念頭に車が高速で移動している場合でも撮影に耐えられる近赤外カメラを導入し、それを用いて樹木を撮影する実証実験を行う。最終的に、車の屋根に近赤外カメラ、熱赤外カメラ、GPSなどを設置する架台を作成する。
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| Causes of Carryover |
当初初年度に、高速走行しているときでも撮影できる近赤外カメラの導入を予定していたが、デジタルカメラを改造した近赤外カメラで撮影したデータより、樹木の劣化を抽出するアルゴリズム開発を進めていた。アルゴリズムが確立してからの導入を考えていたが、アルゴリズムの開発が年度末近くまでかかったので、備品の導入が遅れ2020年度にずれ込んだ。この機材についてはすでに発注済みである。
また、年度末に開催される学会に参加するため旅費を計上していたが、コロナウイルスの影響で学会の開催が中止となり旅費を執行しなかった。
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