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J-GLOBAL ID：201702287685464148   整理番号：17A1224773

Snake法によるアマモ場航空写真における画像抽出に関する研究

IMAGE ANALYSIS OF EELGRASS FIELD BY USING SNAKES ACTIVE CONTOUR MODELS

著者 (1件)： 澤井泰基 ((株)昭建 工事本部)
資料名： 土木学会論文集 B3(海洋開発)(Web)  (Journal of Japan Society of Civil Engineers, Ser. B3 (Ocean Engineering) (Web))
巻： 73  号： 2  ページ： I_827-I_832(J-STAGE)  発行年： 2017年 
JST資料番号： U0288A  ISSN： 2185-4688  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 造成したアマモ場をモニタリングにより事業評価し,その結果を後々の造成活動に反映していくことは重要である.アマモ場のモニタリング手法は,コドラード法による調査手法が用いられるが広大な群落をモニタリングするには労力が大きい.これに対して,衛星リモートセンシング,航空機,バルーンやドローンによる空撮画像から藻場を分類する研究が取り組まれている.RGB画像からアマモ場を判別する際には教師付分類による閾値法が用いられるが,計測者の経験に依存する部分が大きく,藻場抽出に時間的な労力を要する.本研究ではドローンによる空撮画像からのアマモ場抽出について従来の手法で問題となっていた解析時間と人為的な誤差を,領域ベースのSnake法を用いることで短時間かつ人為的誤差の少ない高精度な解析手法を検討することを目的とする.(著者抄録)

シソーラス用語： *藻場 ,  成長 ,  土地造成 ,  *空中写真 ,  *抽出 ,  *画像分析 ,  無人機 ,  画像 ,  関数
準シソーラス用語： *Snake法 ,  *アマモ場 ,  エネルギー関数 ,  モニタリング手法 ,  *画像抽出 ,  空撮画像 ,  造成

著者キーワード (5件)： eelgrass ,  image analysis ,  snakes ,  UAV ,  remote sensing

分類 (2件)： 海藻類  (FH02040G) ,  パターン認識  (JE07000S)

引用文献 (8件)：

• 1) 池森貴彦,東出幸真,大慶則之,仙北屋圭:能登半島におけるガラモ場の現存量とガラモ場とアマモ場の分布域の再検討,のと海洋ふれあいセンター研究報告第18号,pp. 1-5,2012.
• 2) 京田純一,桑江朝比呂:現地観測データと衛星画像を用いた海藻藻場の分布域と被度の推定,港湾空港技術研究所, p. 12, 2012
• 3) 環境省:藻場野復元に関する配慮事項,2016-2-17,公開資料,2004(オンライン),https://www.env.go.jp,.
• 4) 紙屋翔平:ローカルリモートセンシングによるアマモ場植生の判別に関する研究,pp. 11-20,2016.
• 5) 生物多様性センター:平成26年度東北地方太平洋沿岸地域植生・海域等調査(5)藻場・アマモ場分布調査,pp. 13-15,2015.

タイトルに関連する用語 (4件)： アマモ場 ,  航空写真 ,  画像抽出 ,  研究