研究課題/領域番号 |
23K04277
|
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25010:社会システム工学関連
|
研究機関 | 東京理科大学 |
研究代表者 |
伊高 静 東京理科大学, 創域理工学部経営システム工学科, 助教 (80776336)
|
研究分担者 |
田中 未来 統計数理研究所, 数理・推論研究系, 准教授 (40737053)
|
研究期間 (年度) |
2023-04-01 – 2027-03-31
|
研究課題ステータス |
交付 (2023年度)
|
配分額 *注記 |
4,680千円 (直接経費: 3,600千円、間接経費: 1,080千円)
2026年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
2025年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
2024年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2023年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円)
|
キーワード | 森林管理 / 地理空間解析 / 機械学習 / 施設配置 |
研究開始時の研究の概要 |
樹木の病害虫は、森林資源に対する大きな脅威である。防除手法の選定はこれまで、現場の感覚に頼ってきた。そこで本研究は、現場感覚を科学的方法論に落とし込み、効率の良い防除手法を提示するシステムを構築する。具体的には、林地の現状把握、被害と防除のコスト、防除の効果・効率を明確にした上で、最適な防除手法を選定するモデルを作成する。また、林地の現状把握には空撮画像を用いた樹種判別の手法が欠かせないが、我が国の多様な広葉樹に関しては実用化のレベルに達していない。本研究では、季節ごとに葉が吸収・反射する光のスペクトルが異なる点に着目し、より広範囲な樹種の判別に取り組む。
|