| 研究課題/領域番号 |
18K05912
|
|---|
| 研究種目 |
基盤研究(C)
|
| 配分区分 | 基金 |
|---|
| 応募区分 | 一般 |
|---|
| 審査区分 |
小区分41040:農業環境工学および農業情報工学関連
|
|---|
| 研究機関 | 日本大学 |
|---|
研究代表者 |
溝口 知広 日本大学, 工学部, 准教授 (30547831)
|
|---|
| 研究分担者 |
石川 貴一朗 日本工業大学, 基幹工学部, 准教授 (90578551)
|
|---|
| 研究期間 (年度) |
2018-04-01 – 2021-03-31
|
| 研究課題ステータス |
完了 (2020年度)
|
| 配分額 *注記 |
4,290千円 (直接経費: 3,300千円、間接経費: 990千円)
2020年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円)
2019年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2018年度: 2,600千円 (直接経費: 2,000千円、間接経費: 600千円)
|
|---|
| キーワード | 森林資源調査 / モバイルマッピング / 点群 / セグメンテーション / 樹種判別 / 深層学習 / 広葉樹 / モバイルマッピングシステム / レーザスキャナ / 地上型レーザスキャナ / 森林 |
|---|
| 研究成果の概要 |
本研究では，地上における森林や公園の樹木調査の効率化を目指したハード/ソフトウェアの開発を目的とした．具体的には，まず地上型レーザスキャナやモバイルマッピングシステムにて取得した点群より，点群中の各樹木を1つずつ抽出するセグメンテーション手法を開発した．また動画像を対象としたリアルタイム樹種判別技術の開発，及び広葉樹を対象としたマルチモーダル学習と投票による樹種判別手法の開発を行い，実験よりその有効性を検証した．
|
| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
地上における森林や公園の樹木調査の効率化のため，地上型レーザスキャナやモバイルマッピングシステムの利用が一般的となりつつあるが，ハードウェア/ソフトウェアの観点から解決すべき課題がある．また従来の研究開発のほとんどが針葉樹を対象としており，広葉樹調査には新たな技術開発が必要である．本研究ではいち早くMMSによる地上での広葉樹調査の研究開発に取り組み，点群セグメンテーションやAI樹種判別技術の開発を行うとともに，広葉樹調査研究や当該分野におけるMMSの利用に向けた新たな展開を促進した．
|
