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ドローン 画像 解析 セミナー

*その他 機械学習・ディープラーニング・人工知能: 関連セミナー、書籍はこちら:

ドローンを農林業分野へどのように活用できるか?
撮影された画像の解析・分類の実際は?


ドローン画像
および衛星画像の解析技術

−マルチスペクトル画像の解析と分類法−

講師

信州大学 農学部
 農学生命科学科 植物資源科学コース 准教授 博士(農学) 渡邉 修 先生

* 希望者は講師との名刺交換が可能です

講師紹介

1998-1999 岡山大学資源生物科学研究所(研究員)
1999-2001 科学技術振興事業団(農林水産省草地試験場 特別研究員)
2001-2002 岐阜大学流域科学研究センター(研究員)
2002-2005 (独)農業・生物系特定産業技術研究機構(研究員)
2005- 信州大学
*近年の主な研究活動:ドローンを利用した農地、耕地、森林地のモニタリング

→このセミナーを知人に紹介する

<その他関連セミナー>

2019年3月7日 レーザー計測・レーザー搭載ドローンの最新技術〜山岳遭難者探索、宇宙マグロなど各種応用展開〜
2019年3月12日 ドローンの農業活用とセンシング・モニタリング技術

日時・会場・受講料

●日時 2019年3月14日(木) 12:30-16:30
●会場 [東京・京急蒲田]大田区産業プラザ(PiO)6階E会議室 →「セミナー会場へのアクセス」
●受講料 1名41,040円(税込(消費税8%)、資料付)
 *1社2名以上同時申込の場合、1名につき30,240円
      *学校法人割引;学生、教員のご参加は受講料50%割引。→「セミナー申込要領・手順」を確認下さい。

 ●録音・撮影行為は固くお断り致します。
 ●講義中の携帯電話の使用はご遠慮下さい。
 ●講義中のパソコン使用は、講義の支障や他の方の迷惑となる場合がありますので、極力お控え下さい。
  場合により、使用をお断りすることがございますので、予めご了承下さい。
  *PC実習講座を除きます。


■ セミナーお申込手順からセミナー当日の主な流れ →

セミナーポイント

■講師より
農林業における生産環境の観測,生育状況の把握などは,これまで実際に現地を歩くことで実施されてきたが,近年急速に技術開発が進んだドローンを活用することで,調査等にかかる人的,時間的コストの大幅な節約が期待されている。一方,ドローン本体の開発は飛躍的に進んだが,現場でどのように活用すべきか,撮影された画像から有用な情報をいかにして抽出するかは,現状ではノウハウの蓄積が少ない。また,ドローンが苦手とする広域情報収集にはWorldViewなどの高解像度衛星の利用の有用である。本セミナーでは,ドローンを農林業分野へどのように活用できるか,技術的側面の紹介と画像処理技術の解説を行い,問題点の整理を行う。

■受講対象者
・ドローンおよび衛星画像を活用した事業や研究を進めていきたい方
・農地、森林地でのドローンおよび衛星画像の活用を検討している方
・ドローンによる空撮に従事している方、これから考えている方
・センサやカメラ、撮像関連技術者
・ドローンの応用・活用事例の収集・調査をしている方
・空撮画像処理の手法を学びたい方 など

■受講して得られる知見、情報
・ドローンによる生産環境の撮影、空撮と解析の基本的な方法
・農業地、森林地におけるドローンおよび衛星画像の活用指針・留意点、実例
・ドローンを活用することによって見込めるメリット(コスト面、技術面など)
・農業、林業分野向けドローンに求められる性能
・本分野におけるドローン活用の可能性、展望 など

▽前回の同講師セミナー受講者の声(アンケートより)
「ドローンで撮った画像の解析方法を学ぶため受講しました。受講目的は充分達成しました。満足です」(研究・管理)
「先生の研究事例(機械学習含む)に興味があって参加しました。本日はありがとうございました」(ドローン業務の研究・検討)
「ドローンの市場動向、今後の展望を把握したくて受講。大変有益でした」(研究開発・土壌、生態系)
「ドローンと機械学習の組み合わせに特に興味を持ちました」(物流)

セミナー内容

1 ドローン・高解像度衛星の利用
 1.1 ドローンの有用性
 1.2 地球観測衛星の利用
 1.3 観測対象とスケール
 1.4 マルチスペクトルセンサーの特徴と使用例
 1.5 植生・土壌の反射特性
 1.6 分光指数(様々な植生指数)

2 マルチスペクトル画像の取得・処理
 2.1 ドローンによる自律飛行撮影
 2.2 オルソモザイク処理の特徴と実例
 2.3 マルチスペクトル反射マップの特徴と実際
 2.4 WorldView(高解像度衛星画像)の入手と解析前処理

3 画像解析による分類
 3.1 教師なし分類(ISO DATA法)
 3.2 教師付き分類1(最尤法)
 3.3 教師付き分類2(ランダムツリー法)
 3.4 教師付き分類3(SVM:サポートベクトルマシン)
 3.5 分類精度の評価

4 まとめ
 4.1 ドローンと衛星画像の高度活用

<質疑応答・名刺交換・個別相談>

セミナー番号:AC190309

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