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DF Scanner
森林解析ソフトウェア
DF Scanner
森林解析ソフトウェア
DF Scannerはドローンで取得した森林のデータから 樹種・サイズ・材積など森林情報を解析するソフトウェアです。 
 ドローンで撮影した樹冠の画像から、CHM計算、樹頂点の検出、樹冠の分離、ディープラーニングを用いた樹種識別、DBH・材積・炭素蓄積量推定などの各樹木単位での解析を一通り行うことができます。
screen
樹頂点検出・樹冠分離
高さ情報と画像情報を用いて針葉樹の樹頂点の検出及び樹冠の分離が可能です。アルゴリズムのベースにはLocal Maximum Filter とWatershed Segmentationを用いています。フィルターサイズなど複数のパラメータを調整することで針葉樹林では90%以上の精度で検出が可能です。
DF Scanner樹頂点樹冠分離
樹種識別
ドローンの画像情報をもとにAI(ディープラーニング)による樹種識別が可能です。日本の一部の針葉樹や広葉樹の自動識別だけでなく、ユーザーによるオリジナルクラスでの学習・識別に対応しています。 
 ユーザー自身による学習・識別にはCPU版でも利用可能な低負荷少サンプル学習識別機能であるsite tuning classification, 一度のみの学習・識別を行うone time deep learning, 複数データからオリジナルモデルを作成するmy deep learning 機能を搭載しています。バッチサイズやエポックなどのハイパーパラメータの設定も可能です。
DF Scanner樹種識別
サイズ推定
樹高や太さ(胸高直径)、幹材積量の推定が可能です。胸高直径推定は樹種、樹冠(ポリゴン)サイズ、樹高情報から計算されます。幹材積量は樹種、樹高、胸高直径、地域から推定されます。現地で測定したデータを用いた独自式によるサイズ推定のカスタマイズも可能です。
DF Scanner幹材積推定
森林状況の把握
選択した範囲の樹種や本数、サイズの平均値や材積の合計値などを見ることができます。対象範囲のシェープファイルの読み込みにも対応し、特定地域の森林の情報を簡単に把握することができます。
DF Scanner選択統計情報
製品価格
DF Scanner サブスクリプション価格
日本国内価格 
対象 プラン 年額 月額
一般ユーザ Pro版
100万円
(税込110万円)
20万円
(税込22万円)
Lite版
45万円
(税込49万5千円)
10万円
(税込11万円)
林業事業体 Pro版
45万円
(税込49万5千円)
10万円
(税込11万円)
Lite版
20万円
(税込22万円)
5万円
(税込5万5千円)
教育研究機関 Pro版
20万円
(税込22万円)
5万円
(税込5万5千円)
Lite版
20万円
(税込22万円)
5万円
(税込5万5千円)
対象 プラン 年額 月額
一般ユーザ Pro版
100
万円
(税込110万円)
20
万円
(税込22万円)
Lite版
45
万円
(税込49万5千円)
10
万円
(税込11万円)
林業事業体 Pro版
45
万円
(税込49万5千円)
10
万円
(税込11万円)
Lite版
20
万円
(税込22万円)
5
万円
(税込5万5千円)
教育研究機関 Pro版
20
万円
(税込22万円)
5
万円
(税込5万5千円)
Lite版
20
万円
(税込22万円)
5
万円
(税込5万5千円)
DF Scanner 恒久版価格
日本国内価格 
プラン 価格 保守管理費
(購入後2年目以降)
Lite版
80万円
(税込88万円)
8万円/年
(税込8万8千円/年)
プラン 価格 保守管理費
(購入後2年目以降)
Lite版
80
万円
(税込88万円)
8
万円/年
(税込8万8千円/年)
Pro版 Lite版 機能比較表
機能 DF Scanner Pro版 DF Scanner Lite版
データ描画機能
全自動解析
針葉樹樹冠分離
広葉樹樹冠分離 ×
AI樹種識別(スギヒノキ分類)
AI樹種識別(北海道針葉樹)
AI樹種識別(日本の樹種) ×
AI樹種識別(枯死木検出) ×
AI簡易学習/識別(Site-Tuning)
AI学習モデル作成/識別 ×
樹高・DBH推定
幹材積推定
CO2固定量推定
統計情報確認
プロジェクト保存※1
オンラインバックアップ※1

*1 無料体験版ではご利用いただけません。

DF Scanner システム要件
  必須 推奨
OS Windows10 Windows11
 RAM 4GB 16GB以上
HDD空き容量 7GB 10GB以上
GPU NVIDIA GeForce RTX series *1

*1  DF Scannerの樹種識別では、CUDA 12.8に対応したNVIDIA製GPUを搭載したグラフィックボードを使用することで、高速な処理が可能になります。対応GPUの一覧はこちらからご確認ください。

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