2011 Fiscal Year Research-status Report
サイドスキャンソナーを用いた水生植物分布の自動分類に関する基礎的研究
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23710039
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| Research Institution | Hokkaido University |
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Principal Investigator |
山田 浩之 北海道大学, (連合)農学研究科(研究院), 助教 (10374620)
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| Project Period (FY) |
2011-04-28 – 2014-03-31
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| Keywords | 水生植物 / 画像解析 / サイドスキャンソナー / リモートセンシング / 生態系保全 |
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| Research Abstract |
平成２３年度は，水中カメラシステムやサイドスキャンソナーを用いて様々な湖沼で水生植物のデータを得る計画となっていた。しかし，助成開始後に研究費の支給方法が変更となったため，計画を変更する必要性が生じた。この変更により，先に２４年度実施予定であった自動分類手法の検討について既存のデータを用いて先に実施し，さらに植生の空間分布に関する新たなデータ取得方法の検討を進めた。 自動分類については，テクスチャ解析を用いた手法を採用した。その結果，画像の単一の濃度と模様で植生分類を行うテクスチャ特徴量を用いた方法では植生ごとの特徴量の違いは明確でなく，限界があることが分かった。しかし，データ数が不足している問題もあるため，この分類手法については，２４年に取得したデータを加えて改めて検討を行うこととした。この過程で，空撮や衛星より得られたRGB等の反射特性データとテクスチャ特徴量を組み合わせて行う分類方法が考えられたため，これについて新たに検討を加えることとした。 RGB画像の取得には，空撮用のシステム（ヘリコプターやGPSなど）が別途必要となる。ここでは，比較的安価な方法としてラジオコントロールヘリコプターのシステムを構築してデータを取得することとした。２３年度はこのシステムの構築を完了させた。これを用いた画像取得や植生分類については，２４年度に実施する現地調査と合わせて実施することとした。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
平成２３年度予定の現地調査の遅れはあったが，その内容を２４年度に行える見通しが立っているため，順調に進展していると言える。
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| Strategy for Future Research Activity |
平成２３年度実施内容と２４年度内容を入れ替える。平成２４年度は，現地調査を主として，様々な湖沼でのデータ取得を行う。
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