衛星画像とディープラーニングでアフリカ象の生息数をカウント――草原や森の交ざった地形でも正確に

AIが象と認識したのが緑四角、人間が象と認識したのが赤四角　(C) Maxar Technologies

英バース大学は2021年1月19日、人工衛星から撮影した画像とディープラーニングを用いて、複雑な地形上にいる動物の生息数を数えることに成功したと発表した。

この研究では、地上分解能31cmという画像センサーを搭載する人工衛星のWorldView-3とWorldView-4を利用。商用利用できる中で最も解像度の高い画像を使って、森林から草原にかけて移動するアフリカ象を捕捉した。畳み込みニューラルネットワーク（Convolutional Neural Network：CNN）のモデルにアフリカ象の頭数を数えさせたところ、人間がやるのと同程度の精度でアフリカ象を検出／カウントできた。

これまでにも衛星画像とアルゴリズムを使用して絶滅危惧種を監視する研究は試みられてきた。しかし、草原、森林、部分的に覆われたところなど、さまざまな要素が入り交じった複雑な地形を移動する動物を数えられる信頼度の高い手法は開発されていなかったという。

人工衛星は数分で5000km²を超える範囲の画像を取得できるため、動物を二重にカウントするリスクがない。飛行機に低空飛行させて動物を1頭1頭数えてきた自然保護活動家にとって、代替の選択肢になるのではないかと期待している。

この研究は、バース大学、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。論文は『Remote Sensing in Ecology and Conservation』誌に掲載された。

衛星画像とディープラーニングでアフリカ象の生息数をカウント――草原や森の交ざった地形でも正確に