2022 Fiscal Year Annual Research Report
固定翼型UAVを用いた精密森林情報の低コスト更新手法の開発
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19K06125
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| Research Institution | Kyoto University |
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Principal Investigator |
長谷川 尚史 京都大学, フィールド科学教育研究センター, 准教授 (70263134)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
白澤 紘明 国立研究開発法人森林研究・整備機構, 森林総合研究所, 主任研究員 等 (50629186)
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| Project Period (FY) |
2019-04-01 – 2023-03-31
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| Keywords | 精密森林情報 / 精密林業 / Unmanned Aerial Vehicle / Structure from Motion / 林内飛行 / データ更新 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究は，急傾斜森林域におけるGNSS技術，UAVによる空中写真解析技術，レーザースキャン技術に関する研究成果を統合，発展させ，低コストかつ効率的な実現可能性の高い高精度森林情報の更新手法を開発することを目的に実施したものである。精密森林情報の取得に関する研究は多く行われているが，それらのデータ更新については，コストや手間がかかるなど実用面で問題があるケースが多く，低コストでデータ更新を行う手法の開発を目指した。
2019年度は予算削減への対応が遅れ，固定翼UAVの購入ができず，研究計画そのものに遅れが出ていた。2020年度に遅れを取り戻すべく，改めて研究計画を立て直したが，固定翼UAVの購入はできたものの，COVID-19の影響により固定翼UAVの操作に関する研修が実施できなかった。2021年度当初にようやく安全に飛行させるための研修を実施したが，その後再びCOVID-19の状況が悪化したことから，離発着地に関する詳細な飛行計画の検討が必要な固定翼機によるデータ収集ができていない状況にあったため，研究を1年間，延長して調整を続けた。
2020年度には固定翼UAVに替わって地上での全球カメラによるSfM解析と伐採試験を行った。固定翼機によるデータ収集は，2021年度の研修時に撮影した森林部分での解析を進め，十分な解像度と解析能力を有することが確認できた。2022年度には，回転翼UAVを林内飛行させて取得した画像からのSfM解析を実施し，メタセコイア人工林およびマツ人工林での立木のDBH，形状，葉量解析を実施した。同時に作業道補修工事現場でも林内飛行によるデータ取得と精度解析によって，作業道補修作業における土工量推定手法を構築した。今後，これらの成果を固定翼UAVに再適用するとともに，LiDAR SLAMなど新技術との統合を図り，低価格な精密森林情報の収集・更新技術を開発する。
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Research Products
(3 results)
