事業環境保全

樹種判読サービス

AI(人工知能)を樹種判読に活用

本サービスは、人工知能(AI)を用いて樹種の判読を効率的に実施するものです。
森林経営計画策定等の業務の効率化や、森林簿の精度向上等にご活用いただけます。

樹種判読サービス

特長

AI解析と目視判読をハイブリッドで実施します。AI解析による判読に一部目視による判読を組み合わせることで、判読精度の向上とコストパフォーマンス向上の両方を実現します。また、分類が必要な樹種にあわせて、最適な画像をご提案します。

判読可能な樹種

航空写真(数10cm解像度)
スギ、ヒノキ、その他針葉樹、タケ、落葉広葉樹、常緑広葉樹、伐採跡地等

衛星画像(0.5m解像度)
航空写真と同様(検証中)

衛星画像(1.5m解像度)
伐採跡地、再造林地 など

樹種判読の手法・使用画像等

調査手法の比較

各調査手法の概要・精度・コストの勘案により、機械学習に一部目視を組み合わせる手法を推奨いたします。

目視 画像分類 AI + 一部目視
概要 航空写真や衛星画像の目視判読 植生ごとの反射特性の違いなど、画像からの情報を基に自動分類 一部の教師データをコンピュータに学習させ自動判読
精度 ×
コスト ×

画像解像度の比較

ご予算と分類が必要な樹種により、用いる画像を下記よりご提案させていただきます。

航空写真 衛星画像(プレアデス) 衛星画像(スポット6&7)
画素サイズ 16cm 50cm 1.5m
分類可能な樹種 スギ、ヒノキ、その他針葉樹、タケ、落葉広葉樹※、常緑広葉樹※、伐採跡地、森林外(例) 航空写真と同等(検証中) 針葉樹、広葉樹、伐採跡地、森林外(例)
コスト ×

※の分類可否は航空写真や衛星画像の撮影時期によります。

機械学習(AI)のロジック

樹種分類結果のイメージ(航空写真の例)

一般的な手法とパスコ独自手法の違い

効率的な管理手法を可能とするパスコ独自の判読手法を採用し、お客様のご負担を低減します。

一般的な判読方法 衛星画像(スポット6&7)
判読方法 林相界単位で判読。

等間隔地点毎に判読。
判読ごとに林班界単位への集約が可能。
特長 × 林相内の混在が管理出来ない
× 林相界の精度向上後に置き換え不可
林相内の混在が管理できる
林相界の精度向上後に置き換え可
ポイント!!
弊社独自の視点に基づく手法!