深層学習を用いた森林計測点群からの樹種自動判別

摘要

地上型レーザスキャナの性能向上と低価格化に伴い，森林資源調査の分野でもこのスキャナの利用が急速に拡大しつつある．また近年の点群処理技術の向上により，各樹木の樹高，胸高直径，材積等の寸法も高精度に算出可能となった．しかしながら調査項目の 1 つである樹種については，未だ人手に頼らざるを得ないのが現状であり，資源調査の更なる効率化のため，計測点群からの樹種自動判別技術の開発が期待されている．国内森林の大半を占めるスギとヒノキを計測点群から正確に判別できれば，林分境界や林分面積が正確に把握でき，また木材価格が正確に見積もれるなど，そのメリットは大きい．