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ディープラーニングで動物の個体数を数える

バース大学の研究チームは、衛星画像をディープラーニングに読み込ませ、動物の数を数えるシステムを考案し、絶滅危惧種の個体数を監視する保護活動に寄与しました。このシステムは、現在人間が数えられる精度と同等の精度を持っている事がわかりました。

For the first time, scientists have successfully used satellite cameras coupled with deep learning to count animals in complex geographical landscapes, taking conservationists an important step forward in monitoring populations of endangered species.

参照元：https://www.bath.ac.uk/announcements/counting-elephants-from-space/
– バース大学 University of Bath. Tuesday 19 January 2021 –

科学者は初めて、衛星カメラとディープラーニングを組み合わせて複雑な地理的景観の動物を数えることに成功し、絶滅危惧種の個体数を監視する上で保護活動家を重要な一歩に導きました。

この研究では、衛星Worldview 3を使用して、高解像度の画像を使用して、森林や草地を移動するアフリカゾウを撮影しました。

自動化されたシステムは、人間が達成できるのと同じ精度で動物を検出しました。

検出プロセスを可能にするアルゴリズムは、英国バース大学のコンピューター科学者であるオルガ・イスポワ博士によって作成されました。

このプロジェクトは、英国のオックスフォード大学とオランダのトゥエンテ大学との共同研究でした。

イスポワ博士は、新しい測量技術により、広大な土地を数分でスキャンできるようになり、低空飛行の飛行機から個々の動物を数える人間の観察者に代わる、切望されていた代替手段を提供すると述べました。

衛星が陸地を一掃するとき、衛星は数分ごとに5,000km²を超える画像を収集できるため、二重にカウントされるリスクがなくなります。

必要に応じて（たとえば、雲量がある場合）、衛星の次の地球の回転で、このプロセスを翌日に繰り返すことができます。

アフリカゾウの個体数は、主に密猟と生息地の分断化のために、過去1世紀にわたって急降下しました。

野生に残っている象はわずか40,000〜50,000頭で、この種は絶滅危惧種に分類されています。

イスポワ博士は話します。

「種を救うためには、正確なモニタリングが不可欠です。私たちは動物がどこにいるのか、そして何匹いるのかを知る必要があります。」

衛星監視は、データ収集中に動物を邪魔するリスクを排除し、カウントプロセスで人間が怪我をしないようにします。

また、衛星は国境管理や紛争に関係なく惑星を周回できるため、国から国へと移動する動物の数を簡単に数えることができます。

この研究は、衛星画像とアルゴリズムを使用して種を監視した最初の研究ではありませんでしたが、不均一な風景、つまり、開いた草地、森林、部分的な被覆の領域を含む背景を移動する動物を確実に監視した最初の研究でした。

イスポワ博士は話します。

「この種の作業は以前にクジラで行われていましたが、もちろん海はすべて青いので、数えるのはそれほど難しくありません。ご想像のとおり、不均一な景観のため、動物を特定するのは非常に困難です。」

研究者たちは、彼らの研究が、生物多様性を保護し、人間の活動によって引き起こされる進行中の絶滅イベントである第6回大量絶滅の進行を遅らせるために、窮状にある保護活動家を支援する技術の可能性を示していると信じています。

イスポワ博士は話します。

「研究者が脅威にさらされている種を救うために必要なデータを収集するのに役立つ新しい最先端のシステムを見つける必要があります。」

アフリカゾウは、正当な理由でこの研究に選ばれました。

アフリカゾウは最大の陸上動物であるため、見つけるのが最も簡単です。

しかし、イスポワ博士は、宇宙からはるかに小さな種をすぐに検出できるようになることを期待しています。

イスポワ博士は補足します。

「衛星画像の解像度は数年ごとに増加し、増加するたびに小さなものをより詳細に見ることができるようになります。他の研究者は雪に対してクロアシアホウドリの巣を検出することができました。黒と白で簡単にできましたが、それでもアホウドリの巣が象の11分の1の大きさであるという事実は変わりません。」

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