DF Scanner

DF Scanner

DF Scannerはドローンで取得した森林のデータから樹種・サイズ・材積など森林情報を解析するソフトウェアです。

ドローンで撮影した樹冠の画像から、CHM計算、樹頂点の検出、樹冠の分離、ディープラーニングを用いた樹種識別、DBH・材積・炭素蓄積量推定などの各樹木単位での解析を一通り行うことができます。

現時点では針葉樹林で安定した精度で推定が可能です。

また入出力は一般的なGISフォーマットに対応しており、他のGISソフトでの利用も可能です。

解析作業はGPUを搭載したパソコンが望ましいですが、一般的なパソコンでも可能です。

※オルソ画像・DSMデータ・DTM(DEM)データが必要になります。

DF Scanner is software designed to analyze forest information, including tree species, size, and timber volume, from data acquired by drones in the forest.

It is primarily designed for tree species identification using deep learning from images of tree canopies captured by drones. It also includes various analyses at the individual tree level, such as CHM (Canopy Height Model) calculation, tree crown detection, crown separation, and estimation of DBH (Diameter at Breast Height), timber volume, and carbon storage.

At present, it provides stable accuracy for estimating tree characteristics in coniferous forests.

DF Scanner supports common GIS formats for input and output, allowing compatibility with other GIS software.

While it is preferable to have a computer with a GPU for the analysis work, it can still be performed on a regular computer.

Please note that orthoimages, DSM data, and DTM (DEM) data are required for the analysis.

 

・樹頂点検出・樹冠分離 / tree top detection tree crown segmentation

高さ情報と画像情報を用いて針葉樹の樹頂点の検出及び樹冠の分離が可能です。

アルゴリズムのベースにはLocal Maximum Filter とWatershed Segmentationを用いています。

フィルターサイズなど複数のパラメータを調整することで針葉樹林では90%以上の精度で検出が可能です。

It is possible to detect the tree canopy tops and separate tree crowns of coniferous trees using height and image information.

The algorithm is based on the use of a Local Maximum Filter and Watershed Segmentation. By adjusting multiple parameters, such as filter size, it is possible to achieve a detection accuracy of over 90% in coniferous forests.

 

・樹種識別 / tree species identification

ドローンの画像情報をもとにAI(ディープラーニング)による樹種識別が可能です。日本の一部の針葉樹や広葉樹の自動識別だけでなく、ユーザーによるオリジナルクラスでの学習・識別に対応しています。

ユーザー自身による学習・識別にはCPU版でも利用可能な低負荷少サンプル学習識別機能であるsite tuning classification, 一度のみの学習・識別を行うone time deep learning, 複数データからオリジナルモデルを作成するmy deep learning 機能を搭載しています。

バッチサイズやエポックなどのハイパーパラメータの設定も可能です。

AI-based tree species identification is possible using drone image data, leveraging deep learning. It is not limited to the automatic identification of certain coniferous and broadleaf tree species found in Japan but also supports user-driven training and identification with custom classes.

For user-driven training and identification, the software offers features that are low-load and can be run on a CPU, such as site tuning classification, one-time deep learning for single-session training and identification, and my deep learning, which allows you to create original models from multiple data sources.

Users can also configure hyperparameters like batch size and epochs to fine-tune the process.

 

・サイズ推定 / size estimation

樹高や太さ(胸高直径)、幹材積量の推定が可能です。

胸高直径推定は樹種、樹冠(ポリゴン)サイズ、樹高情報から計算されます。

幹材積量は樹種、樹高、胸高直径、地域から推定されます。

現地で測定したデータを用いた独自式によるサイズ推定のカスタマイズも可能です。

The software allows for the estimation of tree height, diameter at breast height (DBH), and timber volume.

The estimation of DBH is calculated based on tree species, tree crown (polygon) size, and tree height information.

Timber volume estimation takes into account tree species, tree height, DBH, and regional factors.

Additionally, it is possible to customize size estimations based on locally measured data using proprietary formulas.

 

・森林状況の把握 / Understanding the forest condition.

選択した範囲の樹種や本数、サイズの平均値や材積の合計値などを見ることができます。

対象範囲のシェイプファイルの読み込みにも対応し、特定地域の森林の情報を簡単に把握することができます。

You can view information such as the selected area’s tree species, count, average size, total timber volume, and more.

The software also supports the loading of shapefiles for the selected area, making it easy to assess forest information for specific regions.