新着論文：マルチセンサと機械学習を用いた森林資源量推定にむけた検証

MDPI社のオープンアクセス学術誌である「Remote Sensing」に、プロジェクトメンバーの早川と小倉が連名の論文が掲載されました。本研究では、UASやTLS、SARなどの複数のセンシング技術と機械学習を用いて、森林における幹材積の推定能力向上を目指しました。論文のPDFは以下のリンクからダウンロードできます。

Kotaro Iizuka, Yuichi S. Hayakawa, Takuro Ogura, Yasutaka Nakata, Yoshiko Kosugi, Taichiro Yonehara (2020) Integration of Multi-Sensor Data to Estimate Plot-Level Stem Volume Using Machine Learning Algorithms–Case Study of Evergreen Conifer Planted Forests in Japan, Remote Sensing, 12(10), 1649; https://doi.org/10.3390/rs12101649