研究課題/領域番号 |
20K21345
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研究種目 |
挑戦的研究(萌芽)
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配分区分 | 基金 |
審査区分 |
中区分41:社会経済農学、農業工学およびその関連分野
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研究機関 | 東京大学 |
研究代表者 |
細井 文樹 東京大学, 大学院農学生命科学研究科(農学部), 准教授 (80526468)
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研究期間 (年度) |
2020-07-30 – 2023-03-31
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キーワード | 深層学習 / 樹木 / 3次元点群画像 / ライダー |
研究成果の概要 |
植生リモートセンシングにおいて、植生内部や影などセンサーの死角部分の情報が欠落する問題があり、特に3次元植生情報を得るのにこれは大きな問題であった。これを解決するため、本研究では欠落部分に深層学習のGAN(Generative Adversarial Net-work)による補間を試みた。また、植生の病虫害検知のため、VAE(Variational Auto Encoder)の導入も行った。これらの方法は現在、試行錯誤中であるが、その処理に必要な点群内での個々の樹木の識別や各器官の分離に関して、深層学習や点群特徴量を利用することで、精度の高い分離を可能とする方法を開発することができた。
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自由記述の分野 |
リモートセンシング
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研究成果の学術的意義や社会的意義 |
植生リモートセンシングにおいて、植生内部や影などセンサーの死角部分の情報が欠落する問題や植生の病虫害検知に関しては、技術的改善が急務であったが、GANによる植生領域欠落部補間の検討及びVAE異常部識別器の開発がなされることで、その改善が大幅に進むこととなる。現在、この技術の開発は進行中であるが、その処理に必要な点群内での個々の樹木の識別や各器官の分離に関しては有効な技術を開発することができた。また、各器官の分離技術を転用し、ドローンから果実の検出を行う技術やトラクターで動的に収穫物をカウントする技術の開発など、農業分野への適用が可能な技術を新たに開発することができた。
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