DeepForest社、神戸電鉄と線路沿いの枯死木検出に関する実証実験を実施
神戸電鉄株式会社（以下神戸電鉄）とDeepForest Technologies 株式会社（以下DeepForest社）は、線路沿いの枯死木調査の効率化を目的とし、ドローンおよびDeepForest社の森林解析技術を活用した実証実験を行いました。
近年、ナラ枯れなどにより枯死木が増加していますが、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ます。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ります。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ました。
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りました。
ドローン飛行
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し、自動操縦でオーバーラップを確保しながら撮影を実施しました。実証では高度100m、15分間のフライトで約5ha（鉄道沿線400m強）のエリアを撮影しました。
画像の3次元合成処理
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）を作成しました。160枚の写真から1時間程度で合成処理が完了しました。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）を生成しました。
枯死木検出・サイズ推定
DeepForest社の森林解析ソフトウェア「DF Scanner」を使用し、ドローンで撮影したデータの解析を実施しました。DF Scannerは、森林のオルソ画像およびCHMのデータを使用し、単木検出・樹種識別・サイズ/資源量推定がワンストップで可能な解析ソフトウェアです。今回の実証では、以下の解析を実施しました。
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オルソ画像から樹冠のポリゴンを生成*1
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AIを活用した樹種識別により「枯死木」を検出*2
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樹高および胸高直径（DBH）を推定
今回の撮影範囲（約5ha）を20分程で処理することができ、枯死木箇所を高い精度で自動検出することに成功しました。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わかりました*3。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りました。
*1 広葉樹樹冠分離機能「マルチレイヤーセグメンテーション」を使用。
*2 「スギヒノキ分類」機能を使用。本機能はソフトウェアに組み込まれた学習モデルを使用し、スギ・ヒノキ・その他樹種・ 枯死木の４分類を自動検出する。
*3 本稿記載の2025年3月時点では、DF Scannerに計算機能は非搭載。今回の実証実験では、オープンソースソフトウェアのQGISを使用。
解析結果を使用した現地調査
DeepForest社の現地調査用アプリ「DF Walker」に解析した結果をインポートし、枯死木検出箇所の現地確認デモを実施しました。DF Walkerはスマートフォンおよびタブレットに入れて使用するアプリケーションで、GPSと連携して現在地を表示しながら、オルソ画像やDF Scannerの解析結果を確認することが可能です。DF Walkerを使用することで、目標箇所（枯死木検出箇所）への到達が容易になり、また、解析結果と現地の状況が一致していることが確認できました。DF Walkerには、アプリ上でファイルを作成する機能もあるため、解析では検出できなかった場所の記録にも活用できることがわかりました。
神戸電鉄ご担当者様の声
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。
今回の実証実験のまとめ
本実証実験では、ドローン撮影した画像から枯死木を高精度に検出することに成功しました。これにより、従来の点検作業に比べ、より効率的かつ正確なリスク管理が可能となることが期待されます。鉄道沿線の点検作業は、場所によっては危険を伴うケースや、列車のダイヤの影響を考慮して限られた時間内で実施する必要があります。今回の手法は、ドローンを活用することで作業員による現場での作業量を減らし、短時間かつ安全に解析することが可能となります。また、定期的なドローン撮影およびデータのデジタル管理の仕組みを確立することで、時系列での森林状況を把握することができ、今回の枯死木検出以外の目的においても、効率的な鉄道林管理（ゾーニング・プランニング等）への活用が期待できます。
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。
＜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
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