機械学習を用いたUAV画像の分類

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タイトル別名
  • Classification of UAV images using machine learning

抄録

<p>　森林管理の分野において、リモートセンシングを用いた植生分布状況の把握や森林の多様性の評価などが求められている。これまでリモートセンシングを用いた植生観測についての研究では衛星画像や航空画像が用いられてきた。しかし一般的に人工衛星画像は1画素あたりのピクセルの大きさが最小10〜30m程度であることや回帰日数の問題、航空写真の撮影日時の関係から即時に情報収集できないなどの問題がある。対して、UAVによる空撮では高分解能画像を必要なときに効率的に情報収集が可能である。一方で、このような高空間解像度の画像に対応した地物抽出手法にはオブジェクトベース分類、ピクセルベース分類、バンド間の差分による変化検出などの方法がある。ところで近年、画像解析分野においては深層学習による画像分類や物体検出が行われており、従来の手法を上回る性能を発揮している。そこで本研究では、小型UAVを用いて空撮した高解像度画像を深層学習の一つであるCNNを用いた画像認識を試み、高解像度の画像に対応した新たな植生分類システムの構築を行うことを目的とした。</p>

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詳細情報 詳細情報について

  • CRID
    1390001288136857984
  • NII論文ID
    130007645285
  • DOI
    10.11519/jfsc.130.0_241
  • 本文言語コード
    ja
  • データソース種別
    • JaLC
    • CiNii Articles
  • 抄録ライセンスフラグ
    使用不可

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