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テーマ番号和文

深層学習に基づく森林境界の明確化支援技術に関する研究

英文Research on Visualization Technology of Forest Boundaries Basedon 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

4EP2-15 喜多 泉月 (Mizuki Kita)

長田 茂美 教授

4EP4-17 鴨井 伸哉 (Shinya Kamoi)

Abstract In recent years, a number of forests has been abandoned and devastated due to factors such as aging forest owners andowners leaving the villages near their forests. Under these circumstances, it is necessary to efficiently clarify the forest boundaries topromote forest maintenance. As key technologies to clarify forest boundaries, our laboratory proposed a system that can distinguishmajor tree species and extract forest boundaries on aerial photographs (ortho images) acquired by UAVs. This system utilizes deeplearning and image processing technology to discrimination tree species. In this study, methods for improvement of tree species
discrimination accuracy were proposed and their usefulness was confirmed through evaluation experiments.

Keywords forest boundary, visualization, tree species discrimination, deep learning, convolutional neural network, DenseNet.
1. まえがき
間伐等の森林整備を推進するには，森林境界の明確化が必要であり，対象となる森林の位置や面積等を正確に把握しなければならない．しかし，近年では，森林所有者の高齢化や離村が進み，森林が放置されたまま荒廃化していく傾向が顕著となっており，早急な対応が求められている．
そのため，自治体や森林組合が森林境界の明確化事業に取り組んでおり，この森林境界の明確化に貢献できる明確化支援技術に大きな期待が寄せられている．
当研究室では，森林境界の明確化の前提となる重要な要素技術の一つとして，ﾄﾞﾛｰﾝ等の UAV により取得した森林の航空写真（ｵﾙｿ画像）から主要な樹種を判別し，林相界（森林境界候補）を抽出する森林境界の明確化支援ｼｽﾃ
ﾑの研究開発を進めてきた[1]．本研究では，このｼｽﾃﾑの「樹種判別」過程の評価・改良を進め，樹種判別さらには林相界抽出の精度向上を目指す．

2. システム概要
当研究室でこれまでに開発してきた森林境界明確化支援ｼｽﾃﾑ[1]は，森林のｵﾙｿ画像から局所矩形領域ごとに樹種判別を行い，同一樹種から構成される樹種領域を，さらには異なる樹種領域間の林相界（樹種境界）を抽出するという処理の流れになっている．
本研究では，樹種判別さらには林相界抽出の精度向上を図るために，樹種判別のための CNN ﾓﾃﾞﾙとして DenseNetを採用し，複数の矩形ｻｲｽﾞ領域を処理対象とする
DenseNet 群による樹種判別を行い，それらの樹種判別結果を統合するという多重統合処理に基づく樹種判別手法を提案する．図 1 に，提案ｼｽﾃﾑの概要を示す．

つ本質的な特徴を自動抽出できるかが鍵となる．本研究では，ｽｷｯﾌﾟ接続により勾配消失問題を解決し，樹種判別に有効でかつ本質的な特徴の自動抽出・活用が期待できる
DenseNet を用いることで，樹種判別精度の向上を図る.

2.2 樹種判別：樹種判別結果の統合
昨年度の研究[1]では，128×128pixels と 256×256pixelsの局所矩形領域単位での樹種判別の有効性を評価した．本
研究では，複数の矩形ｻｲｽﾞ領域単位での樹種判別結果を統合することにより，局所的および大域的な視野からの樹種判別結果を最終的な樹種判別結果に反映できる多重統合処理に基づく樹種判別手法を提案する。
図 2 に，複数の矩形ｻｲｽﾞ領域を処理対象とする DenseNet群による樹種判別の処理を，図 3 に，それらの樹種判別結果の統合処理を示す．DenseNet 群による樹種判別では，32×32, 64×64, 128×128, 256×256 pixels の各々の矩形ｻｲｽﾞ領域を処理対象とし，それらの局所矩形画像と"ｽｷﾞ","ﾋﾉｷ", "他樹種（広葉樹他）", "森林以外"の 4 種類の樹種ｶﾃｺﾞﾘとの対応関係をあらかじめ学習させておいた
DenseNet 群を用いて，ｵﾙｿ画像から複数の矩形ｻｲｽﾞ領域ごとの樹種種判別結果とそれに付随する確信度を出力する．
樹種判別結果の統合処理では，画素単位で確信度の重み付き和を求め，最大となる樹種ｶﾃｺﾞﾘをその画素の統合された樹種判別結果とする．

図 2 DenseNet 群による樹種判別
Fig. 2 Tree species discrimination by DenseNets.

図 1 提案ｼｽﾃﾑの概要
Fig. 1 Overview of the proposed system.

2.1 CNN モデル：DenseNet
昨年度ｼｽﾃﾑ[1]では，樹種判別のための CNN ﾓﾃﾞﾙとしてAlexNet を用い，局所矩形画像から学習ﾍﾞｰｽで樹種判別に有効な特徴を自動的に抽出していた．高精度な樹種判別を実現するためには，この CNN ﾓﾃﾞﾙが樹種判別に有効でか

図 3 樹種判別結果の統合
Fig. 3 Integration of tree species discrimination results.

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テーマ番号

3. 評価
提案ｼｽﾃﾑの有用性を確認するために，樹種ｶﾃｺﾞﾘが既知のｵﾙｿ画像 13 枚（学習用: 11 枚，ﾃｽﾄ用: 2 枚）を用いて，"ｽｷﾞ", "ﾋﾉｷ", "他樹種（広葉樹他）", "森林以外"の 4 種類のｶﾃｺﾞﾘに樹種判別する評価実験を行った．

3.1 CNN モデル：DenseNetとの F 値と推定精度を，表 4 に，｢統合結果32+64+128+256｣, ｢-32+128｣と正解ｶﾗｰﾏｯﾌﾟとを画素単位で比較して算出したｶﾃｺﾞﾘごとの F 値と推定精度を示す．
この結果からも，｢統合結果-32+64+128+256｣は，単一の矩形ｻｲｽﾞ領域のみに基づく樹種判別結果と比べて，推定精度が優れており，提案手法の有用性が確認できた．

樹種判別の CNN ﾓﾃﾞﾙとしての DenseNet の有用性を確認するために，256×256 pixels の局所矩形領域を用いて，AlexNet と DenseNet による樹種判別結果および精度の比較評価実験を行った．
図 4，5 に，ﾃｽﾄ用ｵﾙｿ画像の「宇出津」，「遊泉寺」に対する AlexNet と DenseNet による樹種判別結果を示す．この結果から，DenseNet は，AlexNet に比べて，"ｽｷﾞ"と, "他樹種（広葉樹他）"の推定精度が高いことがわかる．また，
表 1 に，「宇出津」，「遊泉寺」の 2 枚の樹種判別結果を正解ｶﾗｰﾏｯﾌﾟと画素単位で比較して算出したｶﾃｺﾞﾘごとの F値と推定精度を示す．この結果からも，すべてのｶﾃｺﾞﾘにおいて DenseNet の方が AlexNet よりも優れており，DenseNet の有用性を確認できた．

図 6 樹種判別結果-32, 64, 128, 256
Fig. 6 Tree species discrimination results by DenseNets.

図 7 統合結果-32+64+128+256, 32+128
Fig. 7 Integrated results.
図 4 樹種判別結果-256（「宇出津」）
Fig. 4 Tree species discrimination results - 256 (“Ushitsu”).

表 2 DenseNet 群による樹種判別精度
Table 2 Accuracy of tree species discrimination by DenseNets.
樹種判別結果-32
樹種判別結果-64
樹種判別結果-128
樹種判別結果-256

スギ
64.9
71.3
75.7
75.8

ヒノキ
72.6
71.0
78.3
80.1

他樹種 森林以外 accuracy
8.3
66.0
75.0
10.0
69.8
75.9
30.0
64.0
79.2
6.7
58.1
79.9

表 3 統合処理の推定精度
Table 3 Accuracy of integration.
統合結果32+64+128+256
統合結果-32+128

図 5 樹種判別結果-256（「遊泉寺」）
Fig. 5 Tree species discrimination results - 256 (“Yusenji”).
表 1 樹種判別-256 の推定精度
Table 1 Accuracy of tree species discrimination - 256.
AlexNetDenseNetスギ
61.978.4

ヒノキ
70.4
77.6

他樹種 森林以外 accuracy
62.0
58.1
72.9
83.4
63.6
84.5

3.2 樹種判別：樹種判別結果の統合
複数の矩形ｻｲｽﾞ領域を処理対象とする DenseNet 群による樹種判別結果を統合する多重統合処理に基づく提案手法の有用性を確認するために，単一の矩形ｻｲｽﾞ領域のみに基づく樹種判別結果との比較評価を行った．
図 6 に，32×32, 64×64, 128×128, 256×256 pixels の 4
つの矩形ｻｲｽﾞ領域の各々を用いた樹種判別結果の｢樹種判別結果-32｣, ｢-64｣, ｢-128｣, ｢-256｣を，図 7 に，それらのすべてもしくは一部を統合した樹種判別結果である｢統合結果-32+64+128+256｣, ｢-32+128｣を示す．この結果から，｢統合結果-32+64+128+256｣は，局所的な視野からの｢樹種判別結果-32｣, ｢-64｣と，大域的な視野からの｢樹種判別結果-128｣, ｢-256｣の双方を精度良く統合できており，提案手法の有用性が確認できた．さらに，｢統合結果-32+128｣は，｢-32+64+128+256｣よりも局所的な領域を精度良く判別できており，樹種判別結果の統合ﾛｼﾞｯｸを工夫することによって，さらなる精度向上が見込めることも確認できた．
また，表 3 に，｢樹種判別結果-32｣, ｢-64｣, ｢-128｣, ｢-256｣と正解ｶﾗｰﾏｯﾌﾟとを画素単位で比較して算出したｶﾃｺﾞﾘごスギ

ヒノキ

他樹種 森林以外 accuracy

76.079.4

15.5

68.5

80.2

75.0

78.2

20.1

69.2

79.6

4. むすび本研究では，森林境界の明確化支援ｼｽﾃﾑの樹種判別さらには林相界抽出の精度向上を図るために，CNN ﾓﾃﾞﾙとして，DenseNet を採用し，樹種判別手法として，複数の矩形領域を対象とする DenseNet 群による樹種判別，およびそれらの樹種判別結果の統合手法を提案し，評価実験によってその有用性を確認した．今後も，さらなる精度向上を図り，実用的なｼｽﾃﾑへと発展させていく予定である．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] 室伏美緒, 林悠月, 川﨑邦将, 松井康浩, 長田茂美, 山路佳奈,
木村一也, 矢田豊,“深層学習に基づく森林境界の明確化支援ｼｽﾃﾑ -樹種(林相)判別- ,”第 9 回中部森林学会大会, 318, 2019.

本プロジェクトに関する業績
1)

2)

鴨井伸哉, 喜多泉月, 林航希, 松井康浩, ⻑田茂美, 山路佳奈, 木村一也, 矢田豊, “深層学習に基づく UAV ｵﾙｿ画像からの樹種判別技術の開発,” 第 132 回日本森林学会大会, PR0484,2021.
矢田豊, 林航希, 喜多泉月, 鴨井伸哉, 九後佑樹, 村上良平,
木村一也, 山路佳奈, 渥美幸大, 小谷二郎, 松井康浩, 長田茂
美, “深層学習による森林画像の分析とその活用-UAV ｵﾙｿ画像を対象とした林相判別等と全天球画像を対象とした材積等の推定-,” 第 10 回中部森林学会大会, 206, 2020.