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空載高光譜結合AI辨識技術 有助臺灣全島整體化生態功能評估

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六龜試驗林臺灣杉造林地現場照片。(照片由林試所提供)

六龜試驗林臺灣杉造林地現場照片。(照片由林試所提供)

(台灣英文新聞 / 生活組 綜合報導)為改善傳統森林調查的限制性,行政院農業委員會林業試驗所以六龜試驗林為模型建置調查區,利用新型的遙測資料再結合AI的學習演算法,提供全面、快速且系統性的調查結果,對於未來進行臺灣全島整體化的生態功能評估極具重要性。

長期監測與盤點森林資源,是林業經營管理上的重要課題,傳統以地面調查森林資源的方法,對於全面性森林資源調查有其限制。為改善傳統森林調查的限制性,行政院農業委員會林業試驗所以六龜試驗林為模型建置調查區,採用空載高光譜以及空載光達等多尺度材料,結合AI機器學習演算法建立自動化偵測、分類特定樹種的模型。成果顯示,利用支持向量機與隨機森林分類法等AI機器學習演算方法,對特定樹種臺灣杉的偵測分類精度表現可達到8成以上辨識精準度。

林試所表示,隨著辨識科技的普及,手機、電腦的人臉辨識系統已常出現於大眾日常生活中,而各類應用AI科技衍生發展出來的辨識APP,例如:花卉、魚類辨識等,也隨著手機搭載AI技術的成熟,讓許多體驗者驚艷於AI技術在快速辨識與精確度上的優異表現。近年來透過新一代的衛星感測器與航空載具發展,透過空載高光譜影像,即利用在高空所拍攝與蒐集到的資料,結合AI的學習演算法,可以有效率地在廣大的森林樹海中辨識與分類特定的樹木種類。

林試所說明,臺灣杉(Taiwania cryptomerioides)是全球唯一以臺灣當屬名的植物,由於生長快、木理通直,加工性良好,因此常作為建築、家具等用材,是臺灣地區重要造林樹種之一。六龜試驗林位於高雄縣茂林鄉,面積為9,882公頃,約略等同於2,470個桃園國際棒球場的面積範圍。使用傳統地面森林調查方法,在不考量山崩、路毀的情形下,想進行六龜試驗林特定樹種臺灣杉的盤點與清查,勢必需投入高人、物力成本外,亦曠日費時。而空載高光譜影像,具有光譜解析度高,波段寬度窄且波段數量多的特性,可獲取數十至上百個波段,除提供量測地物連續光譜曲線的機會外,亦能利用空載光達,提供森林林分垂直結構資訊。這些新型的遙測資料再結合AI的學習演算法後,可以提供全面、快速且系統性的調查結果,在森林資源調查與變遷監測上,可補強地面調查的限制,也已被證實為成熟且有效的方法。

林試所指出,相較於常見的人臉辨識系統與各辨識APP,採用高空拍攝與偵測的空載高光譜、空載光達等材料作為辨識依據,面臨更多技術上的挑戰,例如大氣狀況、地形陰影等,而使用頂視的角度以樹冠頂作為辨識樹種的主要依據,更是對樹種在判識、分類上具有很大的限制性。該所表示,在克服許多技術上的限制後,期以此研究結果做為開端,未來將持續發展自動化判釋與變遷監測系統,預期將有助於精進森林資源監測與管理,對於未來進行臺灣全島整體化的生態功能評估極具重要性,可做為往後臺灣林業管理政策的重要參考依據。

空載高光譜結合AI辨識技術 有助臺灣全島整體化生態功能評估

臺灣杉2020年航照影像頂視圖。(照片由林試所提供)

空載高光譜結合AI辨識技術 有助臺灣全島整體化生態功能評估

臺灣杉2020年高光譜影像(波段組成36、38及70)。(照片由林試所提供)