| 研究課題/領域番号 |
21K14273
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| 研究種目 |
若手研究
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| 配分区分 | 基金 |
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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 | 秋田大学 |
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研究代表者 |
白井 光 秋田大学, 理工学研究科, 助教 (00894635)
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| 研究期間 (年度) |
2021-04-01 – 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 |
1,690千円 (直接経費: 1,300千円、間接経費: 390千円)
2022年度: 520千円 (直接経費: 400千円、間接経費: 120千円)
2021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 | リモートセンシング / UAV / スズラン / CNN / Fuzzy C-means / FCM / YOLOv3 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
日本国内に生育する在来種スズランは、絶滅危惧Ⅰ類にカテゴライズされており、種別判別や管理は人手により行われている。この管理方法では、生息地立ち入りに起因した各種生態系への影響（調査圧）を与えてしまう課題を有する。したがって、画像処理と機械学習を用いて自動で植物の種別判別および個体数推定を行うことは、調査圧による影響低減および管理コスト削減に寄与すると考える。本研究では、UAV画像を対象とした機械学習によるスズラン群生地における自動個体数推定法の開発を目的とする。
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| 研究成果の概要 |
本研究では，画像処理と機械学習を用いた階層的なスズランの個体数推定手法について検討を加えた。また，オルソモザイク画像を用いた生育分布状況の把握について検討を行った。検討の結果，(1)Fuzzy C-meansとCNNを組み合わせた花領域検出処理は誤検出低減に有用であること，(2)花領域の遮蔽状況を考慮し，特徴の異なる複数モデルを併用した花領域検出処理は検出漏れ低減に有用であること，(3)YOLOv3をベースに提案した生育分布状況推定手法はスズラン群生地における生育状況把握に有用であること等を明らかにした。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究で提案したスズランの個体数推定手法を用いることで，植生管理システムの開発が可能となり，調査圧による影響低減および人件費などの管理コスト削減が期待できる。本研究で得られた成果は，本研究で対象とするスズラン以外の植生における個体数推定の要素技術となり得るため，様々な地域で自生する植生の管理に寄与するものであると考える。
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