神戸電鉄とDeepForest Technologies（DeepForest）は3月28日、線路沿いの枯死木調査の効率化を目的にドローンによる森林解析技術を活用した実証実験を行ったことを明らかにした。

近年、ナラ枯れなどにより枯死木が増加しており、特に山間部などの沿線の枯死木が線路に倒れ、列車の運行を妨げるトラブルが増加している。これを未然に防ぐためには、日頃から沿線の枯死木を把握し伐採等の処置を施す必要がある。神戸電鉄ではこの検出業務を作業員の巡回目視点検により行っており、作業に要する手間およびコストが課題となっていた。

そこで今回、DeepForest社の提供する、ドローンとAIを使用した森林解析技術を活用し、倒木リスクのある枯死木の位置やサイズを事前に把握することで、これらの点検作業の効率化を図る。ドローンには市販のDJI製「Mavic 2 Pro」を使用し、事前に線路に沿って飛行ルートを設計。自動操縦でオーバーラップを確保しながら撮影を実施。実証では高度100m、15分間のフライトで約5ha（鉄道沿線400m強）のエリアを撮影した。

枯死木の検出結果（拡大）

枯死木の検出結果（縮小）

撮影した画像は、DeepForest社の3次元画像合成ソフト「DF BIRD」を使用し、オルソ画像およびDSM（Digital Surface Model）を作成した。160枚の写真から1時間程度で合成処理が完了。また国土地理院が公開する地面データ（DTM）との差分を計算し、樹木などの高さ情報を示すCHM（Canopy Height Model）を生成した。

結果、今回の撮影範囲（約5ha）を20分程で処理することで枯死木箇所を高い精度で自動検出することに成功。また検出した枯死木の一つ一つに位置情報と樹高情報が紐づいているため、線路からの距離が近い樹木のみを抽出する、倒木時に線路に到達するかの判定ができることも判った。これにより、枯死木の本数や分布の定量的な確認が可能になるため、危険度の高い箇所を優先的に見つけることができるようになった。

DF Walkerに解析結果を取り込んだ様子

この成果に神戸電鉄では、「倒木による被害は年々増加の一途を辿っており、沿線で発生した枯死木をできる限り早期に発見し、対処することが求められています。一方で、近年の労働力不足により、樹木点検業務の効率化も喫緊の課題となっております。本実証実験は、これらの課題を一挙に解決する革新的な技術として大いに期待しており、当社でも実用化に向けた検証を進めております」と話している。

対してDeepForest社では、「ソフトウェアの提供を通じて、誰でも簡単に森林解析ができるソリューションを提供します。今回の枯死木検出作業を含め、ドローンとソフトウェアを導入することで、少ない作業コストでも自分たちで森林を管理することが可能となります。今後もより実用的なソリューションとして提供をしていけるよう技術開発を進めていきます」と話している。

＜神戸電鉄社概要＞
会社名：神戸電鉄株式会社
所在地：神戸市兵庫区新開地１丁目３番２４号
代表者：代表取締役社長　井波　洋
設立日：1926年3月27日
事業内容：鉄道事業 不動産事業 保育事業 健康事業 介護事業
U R L： https://www.shintetsu.co.jp/

＜DeepForest社概要＞
会社名：DeepForest Technologies 株式会社
所在地：京都府京都市下京区四条通柳馬場西入立売中之町９９番地　四条SETビル6階
代表者：代表取締役　大西 信德
設立日：2022年3月30日
事業内容：森林解析ソフトウェア開発・販売　・森林解析コンサルティング業務
U R L： https://deepforest-tech.co.jp/