UAV ���������������m����������m ��

1*

2�

3

�

An attempt to map vegetation and plant distribution on Minami-Iwo-To Islandusing unmanned aerial vehicle (UAV) imagery
Hidetoshi KATO1*, Takeharu SYUMIYA2 & Atsuki YAMAZAKI3
�

1.

�

�� � 192-0397�

��1-1�

Makino Herbarium, Tokyo Metropolitan University, Minamiohsawa, Hachioji, Tokyo 192-0397,
Japan
2. ��

� 104-0033�

�

1-16-10�

The Nature Conservation Society of Japan, Mitoyobiru2F Shinkawa, Chuo-ku, Tokyo 104-0033,
Japan
3. ��

� 150-8001�

� 2-2-1�

Japan Broadcasting Corporation, Jinnan, Shibuya-ku, Tokyo 150-8001, Japan* katohide@tmu.ac.jp (author for correspondence)�� 2017����������������������������������m��� ������������������������������������������GCP ��������������m����m����m����������
������ ����� ��������m������m��������m��������������� �m������ ���m �������m GCP �������UAV ��m GNSS ������ GeoTag ��������������������������m�����������m������������m���m�������� � �������� ��� �������������������������������

UAV�Unmanned Aerial Vehicle��� �� �����m������������m������������������� �� ������− 145 −�m��������m����� �������������Kaneko & Nohara, 2014������������������� SfM�Structure from Motion�
m���� �m 3
���2014������������������������������������2016����� ����m����� ����������m�� �� ��������m ������������������������m���������� �������� ������������m�����������������m�� �� GIS���������m���������m�����m������ ������� 2017614 � 27 �m���������

�������������� �� Inspire2�DJI��m ���� ������������ ��� �m�������������������� ������������ 4K�3840×2160 pixels�
m�� 95 �������m���������������������������
������������������ 2 �m�����
��m����m��� ����� �������������������m��� ����� ����� 1��� ����� �m �� �����������������m ������ ��
��m Frame Grab2.2 ������m���� 80������� 2 5

� � �������� � �������m�������SfM �������Agisoft

�PhotoScan

Professional 1.3.4������������������������� � ������
��������������������m 2
Photoshop�Adobe��������� ����������������������������� m�����

����������������������������GIS �������QGIS 2.14�
��������m���������

����m�������m����� ��

��GCP�Ground Control Point� ���� 1 �m������ 4���������������� m������ ���� �������m�����m�������������m��������

������ 3D ���m����������������� 3D ���m ������������������������������� ������ �������������� 90 ������� 80 ����� � ����� 3840×2160 pixels����� 72ppi �����2 �m������ ����������������������������������� SfM ������� �������� 1 �m������ ����������������m���

− 146 −�����������m�����������������������m�����
��������������������������������m��������
�����������������������������m������������
2����� 2 �m�������QGIS ��������������������������m��� 3 ���������� ��m����������������m���������m����������
�����������m������������m����������������
� GCP �������1/25000 m�������m������������������
���m������� GCP ���������������������������
������ GCP ����������������m GCP m����m�������
��������m��������������������������������
�����������������������������m������m������m�����������m���������m����������������
��������3D �������������������������m GPS ���������������������GPS ����������������������������m����������������m�������������� ���������������������������������������������m��������������������� GNSS�Global Navigation Satellite
System������������������ GeoTag �������������������m�m�����������������������������������
��m GCP ������������������������������������m��������������������m GNSS ������������������� ��������������������������������������������������������m��������������������2017������m�������������������������������������
�����������m����������m GCP ���������� GCP m��
��� GPS ����������m GCP �������������������GCP m����������������m���������������m��������
��������������m GNSS ������� GCP ������������������������������������ �������������������������������mm����������m���m��������m�������������m���������m�����������m��������������������SfM �������− 147 −� �����������m��������������� 3D ���m������
�������������������������������������m ����� ��m������������������ ��������� 2 m ���������� ���������������������m������ 3D ����������m���� ����m����� �m�����������m��� �m���� 60% ����������������90�

����2017�
����� ���������� ����������

������ �������� ����� 3D ������������ m�����������������

������m����m ��� ������������ ��m�������

����������������������������������������������m����� �� � ��������m�������� � ��������������� ����������

����������������m�����������m ��������

m ��������

��
� ��

����

�2016� SfM ����� �� ��m�� � �. ��, 37: 321-343.
Kaneko K, Nohara S (2014) Review of effective vegetation mapping using the UAV (Unmanned AerialVehicle) method. Journal of Geographic Information System, 6: 733-742.
�� � � � 2017 � UAV � � � ����������.

http://www.gsi.go.jp/common/000186712.pdf
���� � �2014� UAV-SfM

����� ���������� DSM m��:� ��� �������53: 67-74.

��.

��� ��

�� ���� , 29: 51-56.

�2017� ���������� ��� ��− 148 −SUMMARYAn attempt to map vegetation and plant distribution on Minami-Iwo-To Islandusing unmanned aerial vehicle (UAV) imagery
Hidetoshi KATO1*, Takeharu SYUMIYA2 & Atsuki YAMAZAKI3
1. Makino Herbarium, Tokyo Metropolitan University, Minamiohsawa, Hachioji, Tokyo 192-0397,
� Japan.
2. The Nature Conservation Society of Japan, Mitoyobiru2F Shinkawa, Chuo-ku, Tokyo 104-0033,
� Japan
3. Japan Broadcasting Corporation, Jinnan, Shibuya-ku, Tokyo 150-8001, Japan* katohide@tmu.ac.jp (author for correspondence)
We attempted to develop a map of plant distribution on Minami-Iwo-To Island from aerial videos
taken by a drone on June 14–17, 2017. Ground control points (GCPs) were added to the orthophotos byvisually checking the image. Mapping of GCPs was approximate, due to the lack of necessary
geographical information. It may be difficult to use these data to develop accurate maps for analyzing
the spatial distribution of plant and vegetation, because there may be considerable errors in thegeographical positions indicated in the orthophotos. However, these maps will provide a good basis forcomparison with aerial photos generated by the next expedition to this island, allowing an analysis ofchanges in spatial vegetation patterns. The next expedition is also expected to be able to document theposition of the GCPs on the ground and/or use a drone mounted GNSS (Global Navigation SatelliteSystem).
Key words
Aerial image, Distribution map, Drone, Geometric correction, Orthophoto.

− 149 −

� 1�����m �������
Figure 1. Flight path of drone.

− 150 −� ���������������� ������ �m���
Figure 2. The distribution of Melia azedarach (left) and Cyathea (right) showing
on orthophotos.

− 151 −

� 3�2 �m������� 2�����������������������
Figure 3. The merged image of geometrically corrected the orthophotos (figure 2) with the Digital Map
25000.

− 152 −