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  1. 農学部
  1. 農学部
  2. 学術雑誌掲載論文 (農学部)

CS立体図を用いた深層学習による林道自動抽出の試み

http://hdl.handle.net/10458/0002002163
http://hdl.handle.net/10458/0002002163
42cea3d4-3dc0-41f9-8957-593c41c5136b
名前 / ファイル ライセンス アクション
59_A20250102.pdf fulltext (5.7 MB)
アイテムタイプ 学術雑誌論文 / Journal Article(1)
公開日 2026-01-15
タイトル
タイトル CS立体図を用いた深層学習による林道自動抽出の試み
言語 ja
タイトル
タイトル Automatic forest road extraction using a deep-learning model with a CS topographical map
言語 en
言語
言語 jpn
キーワード
言語 ja
キーワード 深層学習
キーワード
言語 ja
キーワード 林道抽出
キーワード
言語 ja
キーワード CS立体図
資源タイプ
資源タイプ journal article
アクセス権
アクセス権 open access
著者 相原, 直生

× 相原, 直生

en Aihara, Naoki(Personal)

ja 相原, 直生
宮崎大学

Search repository
光田, 靖

× 光田, 靖

WEKO 35448
e-Rad_Researcher 30414494

ja 光田, 靖
宮崎大学

ja-Kana ミツダ, ヤスシ

en Mitsuda, Yasushi
University of Miyazaki

Search repository
抄録
内容記述タイプ Abstract
内容記述 航空レーザー測量にもとづく数値標高データから作成した CS 立体図を用いて,深層学習モデルにより林道の線形情報を自動的に抽出する手法を開発した。CS 立体図を入力とする深層学習モデルは,現実の林道に対して路線長の75.1 % を再現できた。モデルにより抽出された林道の91.7 % は現実の林道と一致していた。比較対象として開発した標高,傾斜,および平面曲率を入力とする深層学習モデルでは,現実の林道に対して路線延長の0.1 % しか再現することができなかった。森林域では林道が植生で覆われるため通常の写真を用いて林道を自動抽出することは難しいが,本研究で開発した手法では航空レーザー測量にもとづく地形データを入力とするため,森林域でも利用可能である。また,地形を入力画像とするモデルよりも,CS 立体図を入力画像とするモデルの方が,格段に林道再現率が高かったことから,深層学習モデルを用いた林道自動抽出におけるCS 立体図の有効性が示唆された。
言語 ja
書誌情報 ja : 森林計画学会誌
en : Japanese Journal of Forest Planning

巻 59, 号 1, p. 11-17, 発行日 2025-07-29
出版者
出版者 Japan Society of Forest Planning
言語 en
ISSN
収録物識別子タイプ PISSN
収録物識別子 09172017
ISSN
収録物識別子タイプ EISSN
収録物識別子 21898308
DOI
関連タイプ isIdenticalTo
識別子タイプ DOI
関連識別子 https://doi.org/10.20659/jjfp.A20250102
著者版フラグ
出版タイプ VoR
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Ver.1 2026-01-15 08:03:29.995854
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