2024年6月28日
株式会社NTTデータ
株式会社NTTデータ（以下、NTTデータ）は、ドローンの社会実装に向けた取り組みを進める一環として、2023年10月から2024年4月にかけ、（公財）東京都農林水産振興財団 東京都農林総合研究センターとともにドローンとAIを活用した「スギの生育に適さない場所を示す植物」の生息位置を特定する共同研究を行いました。かねてよりNTTデータが有人航空機の分野で安全航行管理を支えるシステムを提供してきたノウハウを生かし、東京都が進める花粉対策のひとつ「花粉の少ないスギへの植え替え事業」への貢献を目的としたものです。
現在、公益財団法人東京都農林水産振興財団では花粉対策として多摩地域における花粉の少ないスギへの植え替え事業を実施しており、東京都農林総合研究センターではスギの健全な生育に関する研究としてスギの生育に適さない場所を示す特定の植物について調査していますが、調査は険しい山林や急な斜面での目視確認を必要とするため、時間と体力を要求されます。また、急斜面の調査には危険が伴い、目視での確認が難しい場所も存在します。
これらの解決策を探るため、今回の共同研究では、まずスギ植え替え事業の施業地においてドローンを自動航行させ対地高度5mから直径10cm程度の小型植物を撮影し、それをもとに葉のつき方の特徴まで識別可能な高画質のオルソ画像注1を生成しました。その後、AIソフトを用いて、複数の植物の中からスギの生育に適さない場所を示す特定の植物を判別、その結果を地図ソフト上にマッピングし「植物生息地マップ」を作成することで、当該施業地における特定の植物の生息位置を可視化しました。これにより、植物の確認に要する時間の削減を目指します。
また、この調査中、低空飛行による撮影範囲の狭小化という課題を解消し、撮影効率向上を図るために行ったドローンの2台同時自動飛行にも成功しました。
現在、人力・手作業で行っている本調査をドローンで代替することにより、調査エリアの拡大、調査効率の向上、調査員の安全確保などに大きく貢献するものと期待されます。
図1：特定の植物の場所を可視化するプロセス
実施概要
| 日時 | |
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| 実施内容 | - ドローンにて特定の植物を撮影・オルソ化し、AIソフトで判別後、生息位置を特定しマップ化
- 広範囲での調査を想定し、2台同時にドローンを自動飛行
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| 検証観点 | - 直径10cm程度の小型植物を判別できるオルソ画像生成
ドローンの運航管理を行う「airpaletteUTM」を活用し、斜面の多い山において対地高度5mからの撮影を行い、小さい植物を判別できるオルソ画像の生成に成功しました。 - 2台のドローンの同時自動飛行
複数ドローンの飛行状況を同時に管理可能な「airpaletteUTM」を活用し、2台のドローンの同時自動飛行に成功しました。 - AIソフトでの植物判別
植物判別を行うAIソフト「DFScanner注2」を活用し、スギの生育に適さない場所を示す特定の植物を認識可能なモデルを作成しました。
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ドローンの活用により期待される調査活動への効果
ドローンを活用し、空撮した画像から特定の植物を抽出して、生息する位置を確認できたことで、調査に費やす労力の低減への貢献が可能となりました。
エリア拡大
人力では困難だった急斜面もドローン撮影で調査可能となるため、より広範囲での調査による、生息位置の正確な把握が可能です。
時間短縮
人力で捜索する場合に比べ短時間での調査が可能です。
調査頻度の向上
一度設定した飛行ルートの使用により、定期的な定点観測が容易に可能です。
危険性低減
急斜面など危険な場所に立ち入る必要がないため、滑落などの危険性の低減が可能です。
今後について
今後は本プロジェクトから得た知見や成果を生かし、調査対象の植物の種類の増加や調査エリアの拡大を図りながら、他のデータとかけ合わせた分析を行うことで、森林保全分野の発展に寄与できるよう実証を進めます。
さらには広く社会全体に展開し、より高度かつ広範囲な社会への貢献を目指します。
図2：今後の展望
注釈
- 注1 オルソ画像：写真上の像の位置ズレをなくし空中写真を地図と同じく、真上から見たような傾きのない、正しい大きさと位置に表示される画像に変換（以下、「正射変換」という）したもの
- 注2 DF Scanner：DeepForest Technologies社が開発、販売する森林情報解析システム
- 「airpaletteUTM」は、日本国内における株式会社NTTデータの登録商標です。
- その他の商品名、会社名、団体名は、各社の商標または登録商標です。
本件に関するお問い合わせ先
2024 年 6 月 28 日
NTT 數據公司
NTT DATA Corporation（以下簡稱NTT DATA）在2023/10年度至2024/4年度期間與東京農林研究中心進行了聯合研究，以使用無人機和人工智能確定 “顯示不適合雪松生長的地方的植物” 的棲息地，這是推進無人機社會應用工作的一部分。其目的是利用NTT DATA一段時間以來在載人飛機領域提供支持安全導航管理的系統的專業知識，爲 “低花粉雪松的補種業務” 做出貢獻，這是東京都政府推動的花粉對策之一。
目前，東京農林漁業促進基金會正在多摩地區實施一項花粉含量很少的雪松的補種項目，以此作爲對抗花粉的措施，東京農林研究中心正在研究顯示不適合雪松生長的地方的特定植物，但由於調查需要對陡峭的山林和陡坡進行目視確認，因此需要時間和體力。此外，測量陡坡很危險，而且在某些地方很難進行目視確認。
爲了尋找這些解決方案，在這項聯合研究中，一架無人機首先在雪松種植項目的施工現場進行自動導航，從地面高度爲5 m處拍攝直徑約10cm的小植物，並以此爲基礎拍攝高質量的正交圖像，甚至可以識別樹葉附着特徵注意事項 1它已生成。然後，使用人工智能軟件，從多種植物中確定顯示不適合雪松生長的地方的特定植物，並將結果映射到地圖軟件上以創建 “植物棲息地地圖”，從而可視化施工現場特定植物的棲息地。因此，我們的目標是減少檢查工廠所需的時間。
此外，在這次調查中，我們解決了由於低空飛行而導致射程縮小的問題，併成功地實現了兩架無人機的同步自動飛行，以提高射擊效率。
通過用無人機取代目前由人工和手工進行的這項調查，預計它將極大地有助於擴大調查區域、提高調查效率和確保調查人員的安全。
圖 1：可視化特定工廠位置的過程
實施概述
| 日期和時間 | |
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| 實施地點 | |
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| 實施細節 | - 使用無人機拍攝和拼寫特定植物，使用人工智能軟件進行識別，然後指定棲息地並繪製地圖
- 假設調查範圍很廣，2 架無人機會自動同時飛行
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| 驗證的觀點 | - 生成正交圖像，可以識別直徑約爲 10 cm 的小植物
AirPalette UTM，負責管理無人機操作利用”，我們成功地生成了正交圖像，通過在有許多斜坡的山區從地面海拔5米處拍攝照片來識別小型植物。 - 2 架無人機同時自動飛行
使用可以同時管理多架無人機飛行狀態的 “AirPalette UTM”，我們成功地實現了2架無人機的同步自動飛行。 - 使用 AI 軟件進行植物識別
進行植物識別的人工智能軟件 “DFScanner注意事項 2” 被用來創建一種模型，該模型可以識別顯示出不適合雪松生長的地方的特定植物。
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使用無人機對調查活動的預期影響
利用無人機，我們能夠從航空圖像中提取特定的植物並確認它們的居住地，從而爲減少調查所需的勞動力做出貢獻。
區域擴展
由於也可以通過無人機攝影來調查陡峭的斜坡，因此通過測量更廣的區域可以準確地掌握棲息地。
縮短了時間
與人力搜查相比，可以在更短的時間內進行調查。
增加調查頻率
一旦設定了飛行路線，就可以很容易地進行定期定點觀測。
降低風險
由於無需進入危險的地方，例如陡坡，因此可以降低跌倒的風險。
關於未來
將來，我們將利用從該項目中獲得的知識和結果，繼續進行演示，以便通過將其與其他數據相乘來進行分析，同時增加待調查植物的種類並擴大調查區域，從而爲森林保護領域的發展做出貢獻。
此外，它將在全社會廣泛擴展，旨在爲更先進和更深遠的社會做出貢獻。
圖 2：未來前景
筆記
- 注1 正交影像：通過消除照片上圖像的偏差（以下稱爲 “正交變換”），將航空照片轉換爲以正確大小和位置顯示的圖像，從正上方看，不傾斜
- 注2 DF Scanner：由 DeepForest Technologies 開發和銷售的森林信息分析系統
- “AirpaletteUTM” 是日本NTT數據公司的註冊商標。
- 其他產品名稱、公司名稱和組織名稱是其各自公司的商標或註冊商標。
有關此事的諮詢的聯繫信息
