衛星画像と地理情報を用いた樹冠高推定

衛星画像と地理情報を用いた樹冠高推定

衛星画像と地理情報を用いて樹冠高（樹の高さ）を推定する機械学習モデルの構築に取り組んでいる。樹冠高の推定は、森林環境の把握や電波遮断地域の特定といった社会的応用につながる。 従来研究では衛星画像のみを用いた推定が提案されている。しかし、実際の樹冠高は標高や緯度経度、気候といった地理的要因の影響を強く受ける。例えば降水量や気温は樹木の成長に影響し、標高が高い地域では生育が制限される。このように樹冠高は地理条件に強く依存するにもかかわらず、既存研究ではこれらを十分に考慮できていないという課題がある。そのため、地理情報を考慮することで樹冠高の推定性能が向上するのではないかと考えた。

地理情報には、標高データを画像形式、気象データ（最高気温、最低気温、降水量、放射量、水蒸気圧、積雪水量、日照時間）および緯度・経度を含む計9つの変数を数値形式として用いた。 実験の結果、地理情報を統合することで樹冠高の推定性能が向上し、地理情報の有用性が示された。

論文

[1] 内藤洋輝, 桑田若菜, 大島裕明: 「衛星画像と異種地理情報の統合に基づくU-Netによる樹冠高推定」, 第18回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム（DEIM 2026）, 4L-03, 2026. [Paper]