ドローン画像から樹種や木の量を調べ、森林を見える化
ドローン画像やLiDAR点群をAI・画像処理で解析し、森林の樹種、樹木の位置・サイズ、地形、材積、炭素蓄積量などを可視化する技術。
しくみ
解こうとしている課題
森林調査には人手と時間がかかり、樹種や資源量を広い範囲で把握しにくい。J-クレジット創出に必要な調査も費用が課題で、小・中規模の森林管理者には導入しづらいと会社は説明している。
どう動くか
DF Scannerは、ドローン画像と高さ情報から樹頂点を見つけて樹冠を分け、深層学習で樹種を識別します。樹高や樹冠サイズなどから胸高直径、材積、CO2固定量も推定できます。DF LATはLiDAR点群から地面と植生を分類し、地形・表面・樹冠高のデータを作ります。会社は、特殊な高価なセンサーに頼らずドローン画像から樹種識別を行える点や、森林の高密度な点群を処理できる点を特徴として説明しています。
できるようになること
会社は、ドローンによる低コストな森林計測と解析によって、森林資源の把握や管理を効率化し、小・中規模の森林管理者もJ-クレジット創出に取り組みやすくすることを目指している。適切な森林管理、林業の収益向上、土砂災害リスクの軽減にもつながるとしている。
技術の出自：京都大学大学院農学研究科の森林・樹種画像解析分野。京都大学の特許「クラス推論システム」等をDF Scannerとして製品化。DF LATの開発には京都大学との共同研究と、科研費JP21H05314「ゲノム・形質・生態学の統合的アプローチによる森林機能最大化」が関係する。 出典1 出典2 出典3 出典4
使われる場面
- 森林資源調査・森林管理
- スマート林業・木材生産計画
- 森林由来J-クレジットの計測・モニタリング
- 森林の炭素蓄積量・CO2固定量推定
- 樹種構成・生物多様性の把握
- 枯死木・危険木の検出、鉄道沿線や道路の倒木リスク確認
- 森林の地形・林道・微地形の把握
優位性の主張
製品・サービス
ドローン画像から樹冠分離・樹種識別を行い、樹高、胸高直径、材積、CO2固定量などを推定する森林解析ソフト。 出典
これまでの歩み 新しい順
提携先・顧客
大学との関係
出資者（公開情報で確認できた8社）
会社や出資者の発表から確認した。出資者の種類は、AIが社名から付けたもの。個人の株主は載せていない。＊は、出典のページで社名を機械的に照合できなかったもの。