Evaluation of windbreak forests (Igune) by machine learning for geospatial data and three dimensional analysis of airflow

通过地理空间数据机器学习和气流三维分析来评估防风林（Igune）

基本信息

批准号：
20K06104
负责人：
米澤千夏
金额：
$ 2.75万
依托单位：
Tohoku University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
财政年份：
2020
资助国家：
日本
起止时间：
2020-04-01 至 2024-03-31
项目状态：
已结题

项目摘要

対象地域を観測した空中写真にU-Netを適用することにより屋敷林を抽出する手法を開発し、その有効性を検討した。U-Netは畳み込みニューラルネットワーク（convolutional neural network, CNN）をベースにしたセマンティックセグメンテーションのモデルのひとつであり、画像からの対象物の抽出に利用されている。屋敷林が含まれない画像を含むデータセットと、屋敷林が含まれる画像のみのデータセットの2つの場合を比較した。屋敷林が含まれる画像のみのデータセットを用いた場合、精度の指標となるDice係数は75％となり、屋敷林が含まれない画像を含む場合よりも0.15ポイント向上した。屋敷林の抽出のためにU-Netはある程度有効であるが、学習精度を向上させるためには使用するデータセットに注意を払う必要がある。屋敷林が住居周辺の風環境に及ぼす影響について調べるため、構成する葉面積密度の大きい低木と、葉面積密度の小さい高木を個々に再現した解析を実施した。屋敷林により敷地内の平均風速は1/3程度となり、低木＋高木の弱風域の長さは、低木のみと比較して2倍程度となった。大崎耕土を構成する大崎市、美里町、加美町、色麻町の行政担当者へのヒアリング調査を実施し、既存文献を参考に、屋敷林保全に向けた課題を整理した。市町の担当者が考えている屋敷林のメリットのひとつに、他地域の先行研究でも指摘されているような防風・防雪、山菜等の食料確保のほか、生物多様性保全機能の強化があった。屋敷林の保全に対する市町の対応として、大崎市では屋敷林管理のための助成金を設置しているが、他の町ではこのような補助等はおこなわれていなかった。屋敷林は私有財産であることから、地域として保全するうえでの合意形成の困難さが課題であることが共通していた。

我们通过将U-NET应用于目标区域的航空照片并检查其有效性来开发一种提取豪宅森林的方法。 U-NET是基于卷积神经网络（CNN）的语义分割的模型之一，用于从图像中提取对象。比较了两种情况：一个数据集，其中包含不包含大厦森林的图像和仅包含包含豪宅森林的图像的数据集。当仅使用包含豪宅森林的图像的数据集时，与包括包含含有豪宅森林的图像的图像相比，骰子系数（准确性指标）为75％，提高了0.15点。尽管U-NET在某种程度上有效地提取了豪宅，但必须注意用于提高学习准确性的数据集。为了调查豪宅森林对住宅周围风环境的影响，我们进行了一项分析，该分析单独再现了叶子密度较大的灌木丛和叶子密度较小的高树木。由于豪宅森林，该地点的平均风速约为1/3，灌木和高高的树木的弱风面积约为单独灌木的两倍。我们对大阪镇，卡米镇和iromom镇的行政官员进行了采访，这些官员构成了大阪kokuro，并基于现有文献，并有旨在保护豪宅森林的有组织问题。市政官员考虑的豪宅森林的好处之一是增强生物多样性保护功能，防风和防雪，以及野生蔬菜等粮食安全，以及增强生物多样性保护功能。作为对豪宅保护森林的回应，大阪市已经建立了用于管理豪宅森林的补贴，但其他城镇尚未提供此类补贴。由于豪宅森林是私有财产，因此挑战是在保护该地区时很难达成共识。