| 作成年度 | 2017 年度 |
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| 論文名 | UAV 及び深層学習を用いた植生の自動判別による河道維持管理手法の開発 |
| 論文名（和訳） | |
| 論文副題 | |
| 発表会 | |
| 誌名 | 土木学会論文集B1(水工学) |
| 巻・号・回 | 74 4 |
| 発表年月日 | 2018/03/16 |
| 所属研究室／機関名 | 著者名（英名） |
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| 東京大学 | 齋藤 正徳, 湧田 雄基 |
| 復建技術コンサルタント | 市川 健, 天谷 香織, 那須野 新 |
| 自然共生研究センター | 大石 哲也 |
| 東京大学 | 池内 幸司, 石川 雄章 |
| 抄録 |
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| 本研究では，成長速度が著しい河道内樹木の再繁茂の兆候を早期に把握することを目的に，樹高が約1m～20m のヤナギを対象に，UAV により撮影した静止画から，深層学習の一つであるConvolutional NeuralNetwork を用い，ヤナギの有無の自動判別を実施した．静止画の目視判断から作成した植生データと比較して，ヤナギが自生している箇所においてヤナギと判別した割合が面積評価では約83%を示した．また，本数評価では，全56 本のヤナギのうち54 本がヤナギとしてカウントされ，ヤナギの見落としが少ない判別結果となった．さらに，樹高1m 以上のヤナギの幼木の自動判別が可能であることが把握された．以上の判別結果を踏まえ，UAV 写真測量による河川地形把握の作業フローと植生判別のフローとを連動させ，簡易にヤナギの繁茂の兆候や繁茂量を把握する河道維持管理手法を開発した． |
