| 研究課題/領域番号 |
15K18765
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| 研究種目 |
若手研究(B)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 研究分野 |
農業環境・情報工学
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| 研究機関 | 日本大学 |
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研究代表者 |
溝口 知広 日本大学, 工学部, 准教授 (30547831)
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| 研究期間 (年度) |
2015-04-01 – 2018-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2017年度)
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| 配分額 *注記 |
4,160千円 (直接経費: 3,200千円、間接経費: 960千円)
2017年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
2016年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2015年度: 1,690千円 (直接経費: 1,300千円、間接経費: 390千円)
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| キーワード | 森林調査 / 樹種判別 / 地上型レーザスキャナ / 深層学習 / レーザ計測 / 森林 / 曲率 / 反射強度 / 機械学習 / レーザスキャナ |
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| 研究成果の概要 |
本研究では，地上型レーザスキャナにて取得した点群より，深層学習を用いて樹種を自動判別可能な技術の開発を行った．開発技術では，個々の樹木の点群を入力とし，まず胸高付近の点群を抽出し，点群に含まれる枝葉をRANSAC法にて除外する．その後，３次曲面の当てはめや曲率計算に基づき樹皮形状を明確に表す画像を作成し，これを深層学習に利用することで判別を行う．スギとヒノキを対象とした様々な実験より，計測地点から水平距離が15m以内の樹木に対して，本手法により90%を超える高い精度で判別が可能であることを証明した．
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