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Classifying vegetation using deep learning: clarification of characteristics of vegetation

Research Project

Project/Area Number 18H03357
Research Category

Grant-in-Aid for Scientific Research (B)

Allocation TypeSingle-year Grants
Section一般
Review Section Basic Section 63010:Environmental dynamic analysis-related
Research InstitutionKyoto University

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)

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)
渡部 俊太郎  京都大学, フィールド科学教育研究センター, 研究員 (00782335)
Project Period (FY) 2018-04-01 – 2023-03-31
Project Status Granted (Fiscal Year 2022)
Budget Amount *help
¥17,030,000 (Direct Cost: ¥13,100,000、Indirect Cost: ¥3,930,000)
Fiscal Year 2022: ¥1,300,000 (Direct Cost: ¥1,000,000、Indirect Cost: ¥300,000)
Fiscal Year 2021: ¥1,300,000 (Direct Cost: ¥1,000,000、Indirect Cost: ¥300,000)
Fiscal Year 2020: ¥5,720,000 (Direct Cost: ¥4,400,000、Indirect Cost: ¥1,320,000)
Fiscal Year 2019: ¥5,720,000 (Direct Cost: ¥4,400,000、Indirect Cost: ¥1,320,000)
Fiscal Year 2018: ¥2,990,000 (Direct Cost: ¥2,300,000、Indirect Cost: ¥690,000)
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
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。2021年度は、(1)研究者が運転する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それぞれに関する進捗が見られた。
1. 研究者が運転する自動車から撮影された映像データについての研究は、Takaya, Sasaki, Ise (2022) Automatic detection of alien plant species in action camera images using the chopped picture method and the potential of citizen science (Breeding Science)として論文発表された。
2. Google Street Viewで得られる画像データについての研究は、Kameoka, Uchida, Sasaki, Ise (2022) Assessing streetscape greenery with deep neural network using Google Street View (Breeding Science)として論文発表された。
3. 対象地を上空から観測するドローンデータについての研究は、Onishi, Watanabe, Nakashima, Ise (2022) Practicality and Robustness of Tree Species Identification Using UAV RGB Image and Deep Learning in Temperate Forest in Japanとして、Remote Sensing誌に2022年3月30日に受理された。

Current Status of Research Progress
Current Status of Research Progress

3: Progress in research has been slightly delayed.

Reason

人工知能モデルの開発自体は順調に進んでいるが、コロナ禍の影響で、開発された人工知能を社会に還元するための活動に遅れが生じている。現場に出かけていき、環境行政や林業の担当者などと共同で実証実験をするなどの活動がじゅうぶんに実施できていない。

Strategy for Future Research Activity

これまでの研究により、植物を効果的に自動識別する人工知能モデルの開発が進んでおり、車載カメラ画像、インターネット上の画像、ドローン画像など多様なデータソースに対応可能であることが実証された。2022年度は最終年度にあたるため、これまでの研究を総括し、また社会課題の解決のための実証実験を進めていく。

Report

(3 results)
  • 2021 Annual Research Report
  • 2019 Annual Research Report
  • 2018 Annual Research Report

Research Products

(25 results)

All 2022 2021 2020 2019

All Journal Article (9 results) (of which Peer Reviewed: 8 results,  Open Access: 5 results) Presentation (15 results) (of which Int'l Joint Research: 2 results) Book (1 results)

  • [Journal Article] Automatic detection of alien plant species in action camera images using the chopped picture method and the potential of citizen science2022

    • Author(s)
      Takaya Kosuke、Sasaki Yu、Ise Takeshi
    • Journal Title

      Breed. Sci.

      Volume: 72 Issue: 1 Pages: 96-106

    • DOI

      10.1270/jsbbs.21062

    • NAID

      130008158096

    • ISSN
      1344-7610, 1347-3735
    • Related Report
      2021 Annual Research Report
    • Peer Reviewed
  • [Journal Article] Assessing streetscape greenery with deep neural network using Google Street View2022

    • Author(s)
      Kameoka Taishin、Uchida Atsuhiko、Sasaki Yu、Ise Takeshi
    • Journal Title

      Breed. Sci.

      Volume: 72 Issue: 1 Pages: 107-114

    • DOI

      10.1270/jsbbs.21073

    • NAID

      130008163780

    • ISSN
      1344-7610, 1347-3735
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      2021 Annual Research Report
    • Peer Reviewed
  • [Journal Article] Practicality and Robustness of Tree Species Identification Using UAV RGB Image and Deep Learning in Temperate Forest in Japan2022

    • Author(s)
      Onishi Masanori、Watanabe Shuntaro、Nakashima Tadashi、Ise Takeshi
    • Journal Title

      Remote Sensing

      Volume: 14 Pages: 1710-1710

    • DOI

      10.3390/rs14071710

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    • Author(s)
      渡部俊太郎、伊勢武史
    • Journal Title

      画像ラボ

      Volume: 1

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  • [Journal Article] Explainable identification and mapping of trees using UAV RGB image and deep learning2021

    • Author(s)
      Onishi Masanori、Ise Takeshi
    • Journal Title

      scientific reports

      Volume: 11

    • DOI

      10.1038/s41598-020-79653-9

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    • Author(s)
      Ise Takeshi、Oba Yurika
    • Journal Title

      npj Climate and Atmospheric Science

      Volume: 3

    • DOI

      10.1038/s41612-020-0129-x

    • NAID

      120006875255

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  • [Journal Article] Explainable Deep Learning Reproduces a ‘Professional Eye’ on the Diagnosis of Internal Disorders in Persimmon Fruit2020

    • Author(s)
      Akagi Takashi、Onishi Masanori、Masuda Kanae、Kuroki Ryohei、Baba Kohei、Takeshita Kouki、Suzuki Tetsuya、Niikawa Takeshi、Uchida Seiichi、Ise Takeshi
    • Journal Title

      plant & cell physiology

      Volume: 61 Pages: 1967-1973

    • DOI

      10.1093/pcp/pcaa111

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      Watanabe Shuntaro、Sumi Kazuaki、Ise Takeshi
    • Journal Title

      BMC Ecology

      Volume: 20

    • DOI

      10.1186/s12898-020-00331-5

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    • Author(s)
      渡部俊太郎、大西信徳、皆川まり、伊勢武史
    • Journal Title

      JJCE

      Volume: 1822 Issue: 1 Pages: 1-14

    • DOI

      10.18960/hozen.1822

    • NAID

      130007866089

    • ISSN
      1342-4327, 2424-1431
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      伊勢武史
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      大西信徳, 伊勢武史
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      日本生態学会第69回全国大会
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      Oba Y, Ise T
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      日本生態学会第69回全国大会
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      高屋浩介, 田口勇輝, 伊勢武史
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      Takaya K, Ise T
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      Ise T
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      iLEAPS Japan 2021
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      Takaya K, Ise T
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      iLEAPS Japan 2021
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      高屋浩介, 家島輝, 芝田篤紀, 伊勢武史
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      伊勢武史
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      伊勢武史
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      Shuntaro Watanabe
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    • Author(s)
      伊勢 武史
    • Total Pages
      176
    • Publisher
      筑摩書房
    • ISBN
      9784480684189
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      2021 Annual Research Report

URL: 

Published: 2018-04-23   Modified: 2022-12-28  

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