あさの畑

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Deep Learningを用いて樹皮による樹種同定を行なおうと思ったわけ

僕は大学で森林科学の勉強をしているので、それに関わることで何かディープラーニング(Deep Learning、深層学習)で画像認識をしたいなと思っていました。

 

葉の画像で樹木を特定するのはつまらない

真っ先に浮かんだのが、「葉っぱの画像から樹木の名前を特定する」というもの。もちろんこれでも良かったのですが、なんか面白くありません。

 

というのも、次の2つのことを考えたからです。

 

1.こんな誰でも思いつくようなこと他の人がやっているだろう。やっていないにしても思いついてはいるだろう。わざわざ僕がやる必要はない。

 

2.葉っぱの画像から樹種を特定できたら確かに便利だ。しかし、落葉樹の場合、葉っぱがない季節もある。一年中使えないのはなんか残念だ。

 

葉ではなく、樹皮で樹木を見分けるのだ!

さらに考えると、「樹皮の画像から樹木の名前を特定する」のがなんか面白そうだと思いました。

葉っぱの画像ではなく樹皮の画像から樹種を特定することを選んだのには次の2つの理由があります。

 

1.樹皮から樹種を同定する(樹種名を特定する)ことは葉っぱに比べて難易度が高い。そのためディープラーニングを用いて画像認識できるようになれば、いろいろと便利になると思う。

 

2.森林の観測や測量、管理を将来的には全て自動化・機械化したいと考えており、その第一歩として画像認識があると思う。そのとき、1枚の葉っぱで樹種を同定するより樹皮から樹種を同定したほうがより実践的だと考えた。

 

*葉っぱはついている場所が不規則だし、そもそも一年中ついているわけではない。一方、幹はほとんどの場合「そこ」に存在している。

*しかし、樹皮の画像から樹種を同定するのが最善策だとは思わない。一本ずつ同定するのはあまりに非効率だし、「山全体の空撮画像から樹種と本数を特定する」などといったことにはつながらない。

 

 

このようなことから、樹皮の画像で樹種を同定するのはシンプルだし、初めてディープラーニングを使うには最適だろうと思いました。

 

さらに、欲を言えば、IoT化・AI化などがなかなか進んでないと思われる「森林科学」「林業」の分野を少しでも変革するきっかけになればいいなとも思っています。

 

 

実際に画像認識をしてみましたので、こちらの記事もよろしければぜひ読んでください。

Deep Learningを用いた樹皮画像による樹種同定(Keras, CNN, 転移学習, VGG16) - あさの畑