UAVを用いた海岸における漂着ごみ量の自動算出アルゴリズムの開発

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2022年度における研究実績は以下の4つである。①ドローンの適切な撮影高度を検討するために、昨年度と同様に、山口県長門市二位ノ浜で海岸の漂着ごみの組成調査を実施した。調査は、5m×5mの範囲に落ちている全ての漂着ごみ（人工物）を収集し、種類別に分別、その後、種類別に個数と重さを集計した。調査は1区画で実施した。2020年度から2022年度の調査結果を基に、漂着ごみの種類、個数、重量についてまとめた。②漂着ごみの検出に有効な波長を特定するために、昨年度と同様に、山口県長門市二位ノ浜で漂着ごみの分光反射率（スペクトル）の計測調査を実施した。調査では、砂地や草地の上に落ちたままの状態と黒板（黒色の画用紙を貼ったボード）上においた状態の2パターンで漂着ごみのスペクトル計測を実施した。2022年度の調査では、漂着ごみの種類や色の違いによるスペクトル特性を調査するために、同じ種類のごみを複数個計測し、また、異なる色のごみを対象に計測を行った。2020年度から2022年度の調査結果を基に、漂着ごみのスペクトル特性についてまとめた。③機械学習用のドローン画像を撮影するために、昨年度と同様に、山口県長門市二位ノ浜でドローンによる画像撮影を実施した。撮影は二位ノ浜において特にごみが集中している区画を10mの高さで撮影した。また、撮影した画像を基に、撮影高度の検討や検出波長帯の検討を行った。さらに、機械学習用の教師データの作成を行った。④研究成果の発表および最新の研究について情報を収集するため、日本リモートセンシング学会令和4年度秋季学術講演会に参加し、口頭発表を行った。学術講演会では、” マルチスペクトルドローン画像を用いた漂着ごみの検出に関する研究”について発表した。また、ドローンや機械学習に関する研究発表を視聴し、発表者と意見・情報の交換を行った。