Evaluation of windbreak forests (Igune) by machine learning for geospatial data and three dimensional analysis of airflow

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対象地域を観測した空中写真にU-Netを適用することにより屋敷林を抽出する手法を開発し、その有効性を検討した。U-Netは畳み込みニューラルネットワーク（convolutional neural network, CNN）をベースにしたセマンティックセグメンテーションのモデルのひとつであり、画像からの対象物の抽出に利用されている。屋敷林が含まれない画像を含むデータセットと、屋敷林が含まれる画像のみのデータセットの2つの場合を比較した。屋敷林が含まれる画像のみのデータセットを用いた場合、精度の指標となるDice係数は75％となり、屋敷林が含まれない画像を含む場合よりも0.15ポイント向上した。屋敷林の抽出のためにU-Netはある程度有効であるが、学習精度を向上させるためには使用するデータセットに注意を払う必要がある。屋敷林が住居周辺の風環境に及ぼす影響について調べるため、構成する葉面積密度の大きい低木と、葉面積密度の小さい高木を個々に再現した解析を実施した。屋敷林により敷地内の平均風速は1/3程度となり、低木＋高木の弱風域の長さは、低木のみと比較して2倍程度となった。大崎耕土を構成する大崎市、美里町、加美町、色麻町の行政担当者へのヒアリング調査を実施し、既存文献を参考に、屋敷林保全に向けた課題を整理した。市町の担当者が考えている屋敷林のメリットのひとつに、他地域の先行研究でも指摘されているような防風・防雪、山菜等の食料確保のほか、生物多様性保全機能の強化があった。屋敷林の保全に対する市町の対応として、大崎市では屋敷林管理のための助成金を設置しているが、他の町ではこのような補助等はおこなわれていなかった。屋敷林は私有財産であることから、地域として保全するうえでの合意形成の困難さが課題であることが共通していた。