[II-86] UAV測量データを用いた畳み込みニューラルネットワークによる河床表層の粒度推定
キーワード：河床材料調査、畳み込みニューラルネットワーク、UAV、オルソ画像、DEM
河床材料調査は河川の特徴を知る上で欠かせない調査の一つであるが，面積格子法や線格子法，容積法などの一般的な手法は広域かつ面的な粒度分布情報を取得することができなかった．こうした課題を解決するため，近年では，空撮画像や数値標高モデル(DEM)を用いて河床材料の粒径を推定する手法が検討されている．しかし，いずれの方法においても広域に渡る面的な粒径情報の取得はできていない．そこで，本研究では河床表層材料の粒径情報を広域に渡り取得することを目的に，UAVオルソ画像とDEMを用いた畳み込みニューラルネットワークによる推定手法を検討した．得られた推定値は観測値と平均絶対誤差で40mmの精度を有した．
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