研究者詳細 - 吉田　圭介

論文 - 吉田　圭介

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水中カメラの画像と深層学習による魚道を遡上する稚アユの検出に関する検討査読

潘是均, 古谷崚, 吉田圭介, 山下泰司, 小島崇, 白神義章

土木学会論文B1(水工学) 78 ( 2 ) I_127 - I_132 2022年11月

The application of drone-assisted deep learning technology in riverbank garbage detection 査読

Shijun PAN, Keisuke YOSHIDA, Afia S. BONEY, Satoshi NISHIYAMA

Journal of JSCE, B1 78 ( 2 ) I_133 - I_138 2022年11月

堤防越水場に設置した裏法面被覆工の不陸が流体力特性へ及ぼす影響に関する研究査読

飯干富広, 佐々木海音, 安達森, 忰熊公子, 吉田圭介

土木学会論文B1(水工学) 78 ( 2 ) I_655 - I_660 2022年11月

旭川感潮域におけるアユ産卵場面積の拡大を目的とした砂州の横断掘削とその効果の検証査読

吉田圭介, 足立真綾, 矢島啓, 山下泰司, 安達森, 藤井陽

土木学会論文B1(水工学) 78 ( 2 ) I_1111 - I_1116 2022年11月

担当区分：筆頭著者,　責任著者記述言語：日本語掲載種別：研究論文（学術雑誌）出版者・発行元：公益社団法人土木学会

旭川感潮域の兵団地区においてアユの産卵場面積の拡大を目的に，自然産卵場周辺の砂州の一部を掘削し，平常の流量条件で新たに人工産卵場を造成した．本研究はこれに関連して現地観測と数値計算を行い，造成の成否に関わる水理環境の適性を検討した．また，造成に伴う既存の自然産卵場環境への影響の有無を調べた．その結果，産卵適地は常時，塩分上昇のない区域であり，河床粒度と産卵時間帯の水深，流速が既往研究での適性値内であるとの既往研究の知見が再検証された．また，造成箇所の産卵数密度は流況よりも粒径の適性に依存する可能性が示唆された．さらに，高解像度の平面2次元計算の結果から，本造成は既存の自然産卵場の水理環境をあまり変化させておらず，造成当初の目的である産卵場面積の増大に寄与したことが明らかになった．

DOI： 10.2208/jscejhe.78.2_i_1111

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旭川中原橋周辺の河道形状及び植生分布の違いが更正係数に与える影響に関する数値的検討査読

安達森, 梶川勇樹, 吉田圭介, 西山哲

土木学会論文B1(水工学) 78 ( 2 ) I_1153 - I_1158 2022年11月

Drone-LiDAR-assisted Image Fusion methodology for Deep Learning-based Land Cover Classification 査読

Shijun PAN, Keisuke YOSHIDA, Takashi KOJIMA, Satoshi NISHIYAMA

Intelligence, Informatics and Infrastructure 3 ( 3 ) 15 - 25 2022年11月

担当区分：責任著者記述言語：英語掲載種別：研究論文（学術雑誌）出版者・発行元：Japan Society of Civil Engineers

This study uses an unmanned aircraft mounted green Light Detection and Ranging (LiDAR) system to verify the learnability associated with deep learning regarding land cover classification (i.e., evaluated by the average and the absolute difference value of label-based F1, overall accuracy or Macro F1 under the premise of cross-seasonal mutual-prediction). Image fusion method in this study mainly attempts to superimpose the visualized LiDAR data with the aerial photographs to provide new features. LiDAR data are visualized using high contrast color scale (default), average high contrast color scale (same color, different split points as default), and high contrast gray color scale (different color, same split points as default). The reason of setting these methods is to compare the impact of split points and point-associated color in the color scale on learnability of cross-seasonal data. It is worth noting, however from the view of the results, that relying solely on aerial photographs is not sufficient, comparing with image fusion method, especially when training and predicting using cross-seasonal data. From the comparison of the label-based F1, this study has proved the necessary impact of LiDAR on vegetation label-based land cover classification.

DOI： 10.11532/jsceiii.3.3_15

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YoloV5 analysis for juvenile ayu detection in underwater images of fishway 査読

Shijun Pan, Ryo Furutani, Keisuke Yoshida

Proc. of the 2022 Int. Symp. on Ecohydraulics 2022年10月

Using airborne lidar bathymetry-aided transfer learning method in riverine land cover classification 査読

Shijun Pan, Keisuke Yoshida, Takashi Kojima

Proc. of the 2022 Int. Symp. on Ecohydraulics 2022年10月

Developing 3-D numerical flood flow model for vegetated rivers: A case study for lower Asahi River flooding in Japan 査読

Md. Touhidul Islam, Keisuke Yoshida, Yuki Kajikawa, Satoshi Nishiyama

Proc. of 39th IAHR World Congress 2022年6月

Novel UAV-borne green LiDAR versus traditional airborne LiDAR: A case study to characterize hydraulic and riparian vegetation attributes 査読

Md. Touhidul Islam, Keisuke Yoshida, Satoshi Nishiyama, Koichi Sakai

Proc. of 39th IAHR World Congress 2022年6月

Airborne LiDAR-assisted deep learning methodology for riparian land cover classification using aerial photographs and its application for flood modelling 査読

Keisuke Yoshida, Shijun Pan, Junichi Taniguchi, Satoshi Nishiyama, Takashi Kojima, Md. Touhidul Islam

Journal of Hydroinformatics 24 ( 1 ) 179 - 201 2022年1月

担当区分：筆頭著者,　責任著者記述言語：英語掲載種別：研究論文（学術雑誌）出版者・発行元：IWA Publishing

<title>Abstract</title>
In response to challenges in land cover classification (LCC), many researchers have experimented recently with classification methods based on artificial intelligence techniques. For LCC mapping of the vegetated Asahi River in Japan, the current study uses deep learning (DL)-based DeepLabV3+ module for image segmentation of aerial photographs. We modified the existing model by concatenating data on its resultant output port to access the airborne laser bathymetry (ALB) dataset, including voxel-based laser points and vegetation height (i.e. digital surface model data minus digital terrain model data). Findings revealed that the modified approach improved the accuracy of LCC greatly compared to our earlier unsupervised ALB-based method, with 25 and 35% improvement, respectively, in overall accuracy and the macro F1-score for November 2017 dataset (no–leaf condition). Finally, by estimating flow-resistance parameters in flood modelling using LCC mapping-derived data, we conclude that the upgraded DL methodology produces better fit between numerically analyzed and observed peak water levels.

DOI： 10.2166/hydro.2022.134

Scopus

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Characterizing vegetated rivers using novel unmanned aerial vehicle‐borne topo‐bathymetric green lidar: Seasonal applications and challenges 査読

Md. Touhidul Islam, Keisuke Yoshida, Satoshi Nishiyama, Koichi Sakai, Tomoyuki Tsuda

River Research and Applications 38 ( 1 ) 44 - 58 2022年1月

UAVレーザ点群と航空写真を併用した深層学習による河道の地被分類法の検討査読

野村碧都, 吉田圭介, 谷口純一

土木学会論文B1(水工学) 77 ( 2 ) I_913 - I_918 2021年12月

旭川の感潮域におけるアユの好適な産卵場の検討査読

足立真綾, 吉田圭介, 矢島啓, 山下泰司

土木学会論文B1(水工学) 77 ( 2 ) I_1429 - I_1434 2021年12月

Flood risk assessment in vegetated lower Asahi River of Okayama Prefecture in Japan using airborne topo-bathymetric LiDAR and depth-averaged flow model 査読

Keisuke Yoshida, Kimihisa nagata, Shiro maeno, Koji mano, Satoshi nishiyama, Md. Touhidul Islam

Journal of Hydro-environment Research 39 39 - 59 2021年10月

担当区分：筆頭著者,　責任著者記述言語：英語掲載種別：研究論文（学術雑誌）出版者・発行元：Elsevier BV

This paper describes application of airborne LiDAR bathymetry (ALB) with near-infrared and green pulsed lasers for gathering distributed vegetation conditions and topo-bathymetric data for rivers. For the lower Asahi River of Okayama Prefecture in Japan, the ALB data validity was verified using field observation data. This study also examined the applicability of ALB data for numerical simulations of the lower Asahi River flooding in early July 2018 in Japan, comparing simulated and observed data. Results demonstrated that the methodology for this study works well for parameterization of distributed vegetation on a reach scale. This study also applied numerical tests to investigate the effects of vegetation establishment on flood control plans for the lower Asahi River using parameters validated for flood flow simulations. Results demonstrate that the predicted water level markedly exceeds the high water level because of thick vegetation presently established along few-kilometerlong upstream sections of the targeted river reach. Therefore, we conclude that the present findings can support cost-effective management tasks for vegetated rivers.

DOI： 10.1016/j.jher.2021.06.005

Web of Science

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平成30 年7月豪雨時の旭川分流堰周辺の植生分布を考慮した3次元洪水流解析査読

吉田圭介,梶川勇樹,永田貴美久,西山哲,間野耕司,堺浩一,Md. Touhidul ISLAM,児子真也

土木学会論文集B1(水工学) 76 ( 2 ) I_985 - I_990 2020年12月

Model-induced comparative study of ALB and UAV-borne green LiDAR systems on vegetated lower Asahi river assessment in Japan 査読

Md. Touhidul ISLAM, Keisuke YOSHIDA, Koichi SAKAI, Satoshi NISHIYAMA, Tomoyuki TSUDA, Kimishisa NAGATA and Shiro MAENO

土木学会論文集B1(水工学) 76 ( 2 ) I_529 - I_534 2020年12月

ALB 点群データを援用した河川航空写真の深層学習による地被分類法の検討査読

吉田圭介,谷口純一,潘是均,小島崇,永田貴美久,渡邊明英

土木学会論文集B1(水工学) 76 ( 2 ) I_1003 - I_1008 2020年12月

担当区分：筆頭著者,　責任著者記述言語：日本語掲載種別：研究論文（学術雑誌）出版者・発行元：公益社団法人土木学会

河道の地被分類は河川の治水や水環境の研究や実務において重要な基礎資料である．近年では豪雨による河川災害が危惧され，特に，地先単位の洪水疎通能力の評価において河積や，河道内の植生の高さおよび密生度が必要となり，例えば航空レーザー測深(ALB)データの更なる利用が期待される．本研究では岡山県旭川下流の国管理の約4.5kmの区間を対象に，ALB計測時に撮影される航空写真を活用し，ALB点群データから得られる植生高とレーザー点数を組み合わせることで新たな深層学習による地被分類方法を開発した．解析の結果，航空写真だけよりもALB点群データを併用することで，竹林・樹木と草本の分類性能が向上した．しかし，時期の異なるデータセットを相互に学習や推論に用いると，落葉などの影響で樹木と草本の分類性能が低下することが分かった．

DOI： 10.2208/jscejhe.76.2_i_1003

CiNii Article

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Verification of STIV analysis of flood discharge at Nakano observatory in the Ota River by flow analysis using ALB data 査読

K. Yoshida, S. Nigo, S. Maeno, K. Mano, M. Nakano

Proc. 22nd IAHR-APD Congress 2020年9月

Flood simulation model coupled with woody vegetation wash-out in the lower Asahi River 査読

K. Nagata, K. Yoshida, S. Maeno, S. Nigo, MD. T. Islam

Proc. 22nd IAHR-APD Congress 2020年9月

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