| 研究課題/領域番号 |
19K06143
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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40010:森林科学関連
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| 研究機関 | 新潟大学 |
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研究代表者 |
村上 拓彦 新潟大学, 自然科学系, 准教授 (20332843)
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| 研究期間 (年度) |
2019-04-01 – 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 |
4,160千円 (直接経費: 3,200千円、間接経費: 960千円)
2021年度: 650千円 (直接経費: 500千円、間接経費: 150千円)
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: 1,820千円 (直接経費: 1,400千円、間接経費: 420千円)
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| キーワード | リモートセンシング / UAV / SfM / 落葉広葉樹林 / 樹種分類 / 樹冠 / 樹幹 / 落葉期 / 樹冠セグメンテーション / Valley-following法 / lidR / 多時期合成画像 / ブナ / 広葉樹 / 樹幹抽出 / オブジェクトベース画像分類 / Litchi / 樹冠抽出 / 機械学習 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
広葉樹林における樹種別マッピングを実現するには単木スケールのアプローチが不可欠である。つまり詳細スケールのデータ収集が不可欠であるが，この研究ではUAV空撮画像から単木スケールの樹種別マッピングを検討する。落葉期の画像に対し，テンプレートマッチングによる樹冠抽出を試みる。さらに，マルチスペクトルカメラ搭載のUAVを用いて空撮を行い，近赤外情報によって樹種分類の精度向上の程度を検証する。樹種分類ではオブジェクトベース画像分類を基本とし，分類手法には機械学習（Support Vector Machine，Random Forestなど）を検討する。
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| 研究成果の概要 |
UAV空撮画像を用いた広葉樹林の単木スケールの樹種分類，樹冠抽出，樹幹抽出に取り組んだ。樹種分類では，ブナ林主体の天然林を対象にオブジェクトベース画像分類を行いKappa係数0.726で分類を実行することができた。単木スケールの樹冠抽出には，Valley following法とlidRパッケージの 2つの手法を試した。それぞれについて樹冠抽出の良否について精度検証を行った。樹幹抽出は，ブナ林を対象に落葉期におけるUAV空撮を実施し，いくつかのパラメータについて樹幹の再現性を評価した。樹幹抽出では撮影方向（カメラ角度）も検討したが，直下視に加えて斜め視を採用した方が樹幹の再現率は高かった。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
この研究ではUAVの利点がおおいに関係している。それは空間分解能の高さと柔軟な飛行時期の設定である。まず前者について，広葉樹を対象とするということは天然林を対象とすることになるが，それは単木スケールでのアプローチが必須であることを意味する。UAV空撮によってもたらされる高精細な画像データは単木スケールでの樹種分類や樹冠抽出におおいに貢献した。落葉期の画像取得は，雲の下を飛行することのできるUAV の利点であり，人工衛星，航空機では決して撮影することのできない画像が取得できた。樹幹抽出が可能になることにより，落葉期データ取得の意義を提示することができた。
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