2012 Fiscal Year Annual Research Report
| Project/Area Number |
23780262
|
|---|
| Research Institution | Meiji University |
|---|
Principal Investigator |
ディアゴ ルイス・アリエル 明治大学, 公私立大学の部局等, 研究員 (20467020)
|
|---|
| Keywords | リモートセンシング / 画像処理 / 森林 / フライングロボット |
|---|
| Research Abstract |
胸径(DBH)は森林のポテンシャルを評価するものとして最も広く使用される。IKONOSの衛星画像とマイクロソフト社製のKinect センサーによって計測された45本の木々のDBHを基に、225m2のエリアの３Ｄモデルを開発した。この３Ｄモデルは同じエリアの他の木々のDBHを予測するのに用いられる。独自に改良したHNN（Holographic Neural Network）手法によって、DBHを予測しその相関によって同じエリアの他の木々の高さを計算した。マイクロソフト社製のKinect センサーを用いて計測する中で提案手法に関して4つの根本的な課題を見出した。課題１は、深さの変化に感度が高すぎること、課題2は、険しい傾斜の地面の場合計測精度が十分でないこと、課題3は草などの存在で認識が困難な場合があること、課題4は、異なる写真で既に計測済みの木をリアルタイムで認識する必要があること、である。土の深さや坂の変化に対する感度の課題１，２は、計測式を調整することによって解決した。課題3については、インペインティング手法を開発し画像中の草を除去することで解決できた。課題4については、異なる照明条件下で既に計測された木々の周りの影を修正する手法を開発することによって解決した。同時に、画像ベースの森林地帯の計測におけるセンサー設置のための最適化手法を開発した。そしてこの手法について異なるタイプの森林でテストを行い、GPUに基づいた並行アルゴリズムを開発し、自然な状態でのシミュレーションのスピードを上げることができた。提案のCSRBF手法は、森林管理のための照明や色のシミュレーションの際の最適な色・空間のマッピングにも適用した。
|
