| 研究課題/領域番号 |
19K04674
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分22060:土木環境システム関連
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| 研究機関 | 金沢工業大学 |
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研究代表者 |
徳永 光晴 金沢工業大学, 工学部, 教授 (00301135)
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| 研究期間 (年度) |
2019-04-01 – 2023-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2022年度)
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| 配分額 *注記 |
3,900千円 (直接経費: 3,000千円、間接経費: 900千円)
2022年度: 650千円 (直接経費: 500千円、間接経費: 150千円)
2021年度: 390千円 (直接経費: 300千円、間接経費: 90千円)
2020年度: 1,690千円 (直接経費: 1,300千円、間接経費: 390千円)
2019年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
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| キーワード | 生育不良木抽出 / 倒木 / 道路脇樹木 / 近赤外動画 / 植生指標 / リモートセンシング / 近赤外 / 街路樹 / 生育不良木 / NDVI / 高速道路 / 植生の劣化 / 近赤外画像 / 熱赤外画像 / 街路樹点検 / 赤外画像 / 植生活性度 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
日本のインフラは高度成長期に急ピッチで整備されてきた。現在インフラの老朽化が問題となっているが、この時期に植樹された街路樹の老朽化も進んでおり、倒木による事故が発生している。街路樹の点検は専門家が人手により行っているが、対象が広範囲に渡るため膨大なコストと人手を必要としている。
本研究は、近赤外と熱赤外データから生育不良の街路樹を抽出する手法を考案することである。車から撮影したデータを分析しスクリーニング処理を行うことで、街路樹点検において専門家はすべての街路樹ではなく、不良と判断された樹木のみ点検をすることで、従来の点検方法に比べ、大幅に点検時間とコストを削減することが期待できる。
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| 研究成果の概要 |
道路脇の衰弱した樹木を赤外線カメラを利用して自動的に抽出する手法を開発した。本手法は、健全な樹木と衰弱している可能性のある樹木と分別することにある。日本において樹木は夏に活性化し冬に向かって活性度が低下するなど季節により変化する。衰弱した樹木は、健全木と比べて活性度の変化が異なることを突き止めた。すなわちこの活性度を分析することで衰弱した樹木を抽出することが可能となった。本手法を特許申請することができた。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
学術的な意義として、異なる日時に車上から撮影した動画の位置を合わせ比較することを可能にする手法を開発した。社会的な意義としては、現在専門家は街路樹などの道路脇樹木を観察、触診、打音などの方法でそれが衰弱しているかどうかを検査している。道路脇の樹木数は膨大であり、専門家の数が不足しているのが現状である。本提案手法を提要することにより、専門家は衰弱している可能性のある樹木に対してのみ点検すればよいことになる。その作業量およびコストが大幅に削減されることが期待できるので実用化の社会的意義は大きい。
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