| 研究課題/領域番号 |
19J22701
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| 研究種目 |
特別研究員奨励費
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 応募区分 | 国内 |
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| 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
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| 研究機関 | 東京大学 |
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研究代表者 |
板倉 健太 東京大学, 農学生命科学研究科, 特別研究員(DC1)
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| 研究期間 (年度) |
2019-04-25 – 2022-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2021年度)
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| 配分額 *注記 |
3,400千円 (直接経費: 3,400千円)
2021年度: 1,100千円 (直接経費: 1,100千円)
2020年度: 1,100千円 (直接経費: 1,100千円)
2019年度: 1,200千円 (直接経費: 1,200千円)
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| キーワード | LiDAR / 3次元 / 点群 / 深層学習 / 写真測量 / UAV / 樹木 / 3次元点群 / モニタリング / 画像解析 / 3次元情報 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
産業革命以降、大気汚染や地球温暖化の問題が深刻化しており、環境悪化や生物多様性の喪失などの問題が生じている。植物の3次元構造(幹直径、樹高、葉面積、葉傾斜角等)はその植物の光合成機能、蒸散速度、バイオマスなどと関連し、植物の機能を決定する重要な要素である。本研究では、3次元センサー（ライダー）や立体写真測量の技術(SfM）を用いた植物の3次元測定を提案する。移動式ライダーやSfMにより精度よく植物の3次元測定を行い、さらに3次元点群処理や機械学習の手法を用いて自動的に対象植物の認識および解析を行う。
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| 研究実績の概要 |
本年度は、LiDARと呼ばれる、レーザースキャナーにて樹木を計測し、そこで得られた3次元情報を高度に解析する技術の開発を行った。さらに、そのような3次元計測を自動化するための基礎検討として、ドローンの自律走行による樹木や樹上の果実などの物体の解析方法の開発を行った。
樹木の3次元情報の解析については、森林や都市の樹木を自動的に検出する方法や、樹木の葉と枝を自動的に分離する方法について研究を行った。この方法により、樹木個体の高さや幹の直径が解析できるだけでなく、葉の面積や樹木の幹の曲率などの情報も自動的に計算することが可能となる。このような高精度な解析を行うために、近年、深層学習の技術が用いられることが多いが、そのために、訓練データを用意することは容易ではない。そのため、教師なし学習と呼ばれる、訓練データの必要としない方法を提案した。
これらの樹木を含む対象の3次元計測は、多大な労力や計測時間を要するだけでなく、特に災害時などは危険が伴う作業である。そのため、本研究では、前方の障害物などを検知しつつ、最適な航路にて樹木の計測ができないかと考えた。そこで、樹木個体を自動的、かつ高精度に検出する方法や、UAV（Unmanned Aerial Vehicle）の自律走行実験を行う。ここでは、狭い領域や屋内でも利用可能な、小型のUAVを用いた。農園（屋外）にて小型ドローンを自律航行させ、対象の樹木にある果実を自動カウントすることを行った。ここでは、ドローンをプログラミングによって制御することで、ユーザーの手動による操縦を含まない。また、果実の検出に関しては、深層学習による方法や、古典的な画像解析による方法を並行して試し、より高精度な果実の検出技術を作成することができた。
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| 現在までの達成度 (段落) |
令和3年度が最終年度であるため、記入しない。
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| 今後の研究の推進方策 |
令和3年度が最終年度であるため、記入しない。
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