1EP183

テーマ番号

和文

深層学習を用いた全天球画像解析による森林資源量計測シス
テムに関する研究

英文Research on the Forest Resource Measurement System by
Omnidirectional Image Analysis using Deep Learning

プロジェクト
テーマ指導教員

プロジェクトメンバー

4EP3-20 川﨑 翔太 (Shota Kawasaki)

長田 茂美 教授

4EP3-45 林 航希 (Kouki Hayashi)

Abstract The forest resources in Japan have grown mature as more than half of the forests planted after the World War II are now
over 50 years old. However, stable timber supply has not been achieved in response to the domestic demand, and the wood selfsufficiency rate is only about 30%. For this reason, products that support the efficiency of forest resource measurement have been put
on the market with the aim of improving the profitability and cost reduction of timber production. But these are still not widely used
due to low convenience and high price. Therefore, in this study, CNNs (Convolutional Neural Networks) were used to process sphericalimages taken in the forest by a 360° camera for the purpose of creating an inexpensive but highly accurate forest resource measurement
system that could be easily used by anyone. We proposed a system for timber volume and timber quality estimation in a forest using
CNNs, and confirmed its usefulness by evaluation experiments.

Keywords forest resources measurement, deep learning, convolutional neural network, regression problem, omnidirectional image.
1. まえがき
我が国の森林資源は成熟し，人工林の多くは本格的な利用期を迎えている．しかし，昨今の木材価格の低迷により，伐採にかかるｺｽﾄを差し引くと，林業事業体は十分な収益が得られない場合が多く，国産材の需要に応じた安定的な原木供給ができていない状況にある．そのため，木材生産の収益性向上，森林調査の大幅な省力化によるｺｽﾄ削減を目指して，森林資源量の計測作業の効率化を支援する製品も市場に投入されてきているが，利便性や価格の面からまだ十分に普及するまでには至っていない．
本研究では，多大な労力を要する森林調査の大幅な省力化を実現するための研究開発の一環として，森林の全天球画像を対象に，深層学習を用いて，材積および材質の観点から，森林資源量を推定するｼｽﾃﾑを提案する．

2. システム概要
2.1 材積推定システム
材積推定ｼｽﾃﾑに対する実用的な性能要件として，100～1500 ㎥/ha の範囲の材積を誤差 10％以内で推定することが要求されている．
従来，当研究室では，全天球画像からの材積推定問題を分 類 問 題 と し て 捉 え ， 畳 み 込 み ﾆ ｭ ｰ ﾗ ﾙ ﾈ ｯ ﾄ ﾜ ｰ ｸ (CNN,Convolutional Neural Network)を用いて解くｼｽﾃﾑ[1]を提案している．このｼｽﾃﾑでは，例えば，100～1500 ㎥/ha の全天球画像を 100 ㎥/ha の分解能で 14 ｸﾗｽに分類することを学習した CNN が，未知ｸﾗｽの全天球画像の材積を 100 ㎥/haの分解能で推定できる．しかし，材積の推定問題を分類問題として扱っているがために，CNN がｸﾗｽ間の材積の量的な順序関係などの定量的な関連性を捉えることは難しく，誤分類した場合には実測値（真値）と大きくかけ離れた材積を推定する可能性がある．
本研究では，この問題を解決し，推定精度の向上を図るために，全天球画像からの材積の推定問題を本来の回帰問題として捉え，1 つの出力ﾕﾆｯﾄをもつ CNN を用いた材積推定ｼｽﾃﾑを提案する．図 1 に提案ｼｽﾃﾑの概要を，また，表1 に CNN の構造を示す．

図 1 材積推定ｼｽﾃﾑの概要
Fig. 1 The proposed timber volume estimation system.

表 1 CNN の構造（材積推定ｼｽﾃﾑ）
Table 1 The structure of CNN.

2.2 材質推定システム
材質推定ｼｽﾃﾑで扱う材質は，立木の幹の曲がり具合などから決められる A 材，B 材，C 材という丸太材質である．
本研究では，全天球画像から 3 つ出力ﾕﾆｯﾄをもつ CNNを用いて丸太材質（A 材，B 材，C 材）の割合を推定する材質推定ｼｽﾃﾑを提案する．図 2 に提案ｼｽﾃﾑの概要を，表 2に CNN の構造を示す．ここで，CNN の 3 つのﾕﾆｯﾄは，それぞれ，A 材，B 材，C 材の割合に対応する．
材質推定ｼｽﾃﾑに対する実用的な性能要件は，それぞれの丸太材質の割合を誤差 10%以内で推定することである．

図 2 材質推定ｼｽﾃﾑの概要
Fig. 2 The proposed timber quality estimation system.
表 2 CNN の構造（材質推定ｼｽﾃﾑ）
Table 2 The structure of CNN.

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テーマ番号

3. システム評価
材積推定および材質推定の提案ｼｽﾃﾑの有用性を確認するために，石川県内の 7 地区（｢田岸｣，｢徳田大津｣，｢中島二部｣，｢穴水平野｣，｢上涌波｣，｢小松西俣｣，｢梨谷小山｣）で撮影した全天球画像と，それに紐づけられた材積および材質の値からなるﾃﾞｰﾀｾｯﾄを用いて，材積および材質の推定精度の評価実験を行った．
材積は，全天球画像の撮影地点を中心とした半径 12.6mの円ﾌﾟﾛｯﾄの範囲内に存在する立木の材積を 3D ｽｷｬﾅにより求め，その数値を 1ha あたりの材積に換算したものである．また，材質は，全天球画像の撮影地点で石川県森林組合連合会の専門員が目視で判断した数値である．

3.1 材積推定システム
提案ｼｽﾃﾑの有用性を評価するために，合計 2873 枚の全天球画像とその材積からなるﾃﾞｰﾀｾｯﾄを用いて，従来ｼｽﾃﾑとの材積の推定精度の比較評価実験を行った．表 3 に，学習ﾃﾞｰﾀ数およびﾃｽﾄﾃﾞｰﾀ数を示す．
評価実験では，従来ｼｽﾃﾑの CNN と提案ｼｽﾃﾑの CNN の各々に，学習ﾃﾞｰﾀｾｯﾄを与えて学習させ，CNN ﾓﾃﾞﾙを構築した後に，その CNN ﾓﾃﾞﾙを用いて，ﾃｽﾄﾃﾞｰﾀｾｯﾄによる材積の推定を行った．
従来ｼｽﾃﾑの学習ﾃﾞｰﾀｾｯﾄとしては，100～1500 ㎥/ha の材積をもつ全天球画像を 100 ㎥/ha ごとに 14 ｸﾗｽに分類したものを用いた．この学習ﾃﾞｰﾀｾｯﾄを用いて，全天球画像と分類ｸﾗｽとの対応関係を学習した CNN ﾓﾃﾞﾙを構築した後に，その CNN を用いて，ﾃｽﾄﾃﾞｰﾀｾｯﾄを 14 ｸﾗｽのいずれかに分類した．したがって，従来ｼｽﾃﾑは 100 ㎥/ha の分解能（間隔）でしか材積を推定することができないため，その分類ｸﾗｽが表す材積範囲の中間値を従来ｼｽﾃﾑによる材積推定値と仮定して推定精度を評価した．例えば，従来ｼｽﾃﾑが全天球画像を 100~200 ㎥/ha の分類ｸﾗｽに分類したとする
ならば，150 ㎥/ha の材積と推定したことになる．
図 3 に，従来ｼｽﾃﾑおよび提案ｼｽﾃﾑによる材積推定値の散布図を示す．この結果から，提案ｼｽﾃﾑは，従来ｼｽﾃﾑに比べて，材積推定値が実測値から大きく外れるものが少ないことがわかる．また，表 4 に示すように，材積推定値と実測値との誤差に基づく 4 つの評価項目についても，従来ｼｽﾃﾑと提案ｼｽﾃﾑとの比較評価を行った．ここで，閾値とは，正解とみなす実測値と推定値との誤差の許容値である．こ材積(㎥/ha)
データ種類

学習データ

201301401501601

701

801901

1001

1101

12011301表 4 評価実験結果（材積）Table 4 Result of evaluation experiment (timber volume).

3.2 材質推定システム
提案ｼｽﾃﾑの有用性を評価するために，合計 2665 枚の全天球画像とその材質からなるﾃﾞｰﾀｾｯﾄを用いて，材質の推定精度の評価実験を行った．材質ﾃﾞｰﾀは，A 材，B 材，C材という丸太材質の割合であり，例えば，全天球画像の撮影地点周辺に存在する A 材が 40%，B 材が 30%，C 材が30%であれば，(40%, 30%, 30%)で表現されている．
表 5 に学習ﾃﾞｰﾀ数およびﾃｽﾄﾃﾞｰﾀ数を，表 6 に提案ｼｽﾃﾑの材質推定精度を示す．ここで，閾値とは，正解とみなす丸太材質の割合の値と推定値との誤差の許容値であり，A材，B 材，C 材のすべての割合が閾値以内であれば，推定値は正解とした．この結果から，改良の余地はあるものの，全天球画像からの材質推定ｼｽﾃﾑの有用性は確認できた．
表 5 学習およびﾃｽﾄﾃﾞｰﾀ数（材質）
Table 5 The number of data (timber quality).
[A, B, C]

学習データ数 テストデータ数 [A, B, C]

学習データ数 テストデータ数[0, 60, 40]361

172 [10, 50, 40]

14

6[0, 50, 50]285

130 [0, 100, 0]

10

6[0, 40, 60]

218

113 [5, 75, 20]

88[0, 70, 30]

197

95 [0, 75, 25]

84[0, 10, 90]

175

79 [10, 65, 25]

84[0, 20, 80]

17276 [0, 90, 10]8

6[0, 80, 20]

128

60 [10, 90, 0]

6

4[0, 30, 70]80

36 [0, 95, 5]

4

2[10, 70, 20]54

30 [0, 0, 100]4

4[10, 60, 30]30

14 [20, 50, 30]

42[20, 60, 20]28

10 [10, 80, 10]20

表 6 評価実験結果（材質）
Table 6 Result of evaluation experiment (timber quality).
評価項目

評価実験結果閾値が10%の精度（%）

78

閾値が15%の精度（%）

89

4. むすび表 3 学習およびﾃｽﾄﾃﾞｰﾀ数（材積）Table 3 The number of data (timber volume).
101の比較評価の結果についても，すべて評価項目において，提案ｼｽﾃﾑの方が優れており，全天球画像からの材積推定を回帰問題として捉える提案ｼｽﾃﾑの有用性を確認できた．

1401~~~~~~~~~~~~~~

200

300

400

500

600

700

800

900

1000

1100

1200

1300

1400

1500

182

218

238

220

164

117

204

205

合計

78

320

73

224

テストデータ

32

136

76

93999270498484

31000846

合計

110456258311337

312234

166288289

104

22428732027

本研究では，深層学習を用いて，森林の全天球画像から材積および材質を推定する森林資源量計測ｼｽﾃﾑを提案し，評価実験によりその有用性を確認した．今後も，ﾃﾞｰﾀの拡充，評価・改良を継続し，実用的なｼｽﾃﾑへと展開していく予定である．最後に，多大なるご支援を頂いている石川県農林研，石川県森連，㈱ｴｲﾌﾞﾙｺﾝﾋﾟｭｰﾀの関係各位に感謝致します．なお，本研究は農研機構生研支援ｾﾝﾀｰ｢ｲﾉﾍﾞｰｼｮﾝ創出強化研究推進事業｣の支援を受けて行ったものである．

参考文献[1] 根本航介，川﨑邦将，松井康浩，長田茂美，寺本誠，矢田豊,“深層学習を用いた全天球画像解析による森林資源量計測ｼｽﾃﾑに関する研究,” 第 7 回中部森林学会大会, 510, 2017.

本プロジェクトに関する業績
1)

2)

図 3 材積推定値の散布図
Fig. 3 The scatter plots of the estimated values.

林航希, 川﨑邦将, 松井康浩, 長田茂美, 北村俊平, 矢田豊,
“深層学習を用いた全天球画像解析による森林資源量計測ｼｽ
ﾃﾑの提案,” 2019 年度電気・情報関係学会北陸支部連合大会,F2-26, 2019.
林航希, 川﨑翔太, 川﨑邦将, 松井康浩, 長田茂美, 村上良平,矢田豊, “深層学習を用いた全天球画像解析による森林資源量計測ｼｽﾃﾑ-人工林材積・材質の推定-,” 第 9 回中部森林学会大会, 320, 2019.