I. はじめに

地球規模の気候変動と人間活動の活発化により、生物多様性はかつてない脅威に直面しています。高精度、高効率、自動化を実現する新たな観測手段として、NEOPは生物多様性研究に新たな機会を提供する。

北京星視科技有限公司が発表したSCI-in-Oneは、総合的な地球近傍観測プラットフォームであり、植生、気象、土壌、水文学などの多要素の観測を統合する機能を持ち、1セットのシステムで複数のアプリケーションのモードを実現する。

StarView社の科学研究者の研究開発により、ワンロッドパスの機能は、複数の技術の融合により生物多様性の観測へと拡大されている。環境要素技術、マルチスペクトル技術、音響技術の融合により、地球近傍観測プラットフォーム上に生物多様性統合観測システムを構築し、植物、哺乳類、鳥類などの生物種の網羅的、体系的、継続的な観測を実現し、生物多様性保全の科学的基盤を提供することが既に可能となっている。

科学研究ワンショット製品の機能拡張は、生物多様性研究の深化発展を促進するだけでなく、生物多様性保全の科学的基盤を提供することでもある。地球近傍観測プラットフォームに基づく統合的な生物多様性観測システムの構築を通じて、生物多様性の分布、量、動態変化などをより深く理解することができ、より科学的で効果的な保全対策の立案に強力な支援を提供することができる。同時に、本研究は他分野の研究にも有用な参考資料を提供し、科学研究の継続的な革新と発展を促進することができる。

観察対象

2.1 植物

植物観察において、インテリジェントなマルチスペクトルカメラの応用は新たな視点を提供する。このようなカメラは、異なるスペクトル帯域で植物の反射特性を捉えることができ、それによって植物内の生理学的状態や生化学的プロセスを明らかにすることができる。例えば、植物の葉のレッドエッジ特性をモニターすることで、植物の光合成効率や水分状態を評価することができ、これは環境変化に対する植物の応答メカニズムを理解する上で重要である。

植物観察の過程では、植物と環境との相互作用にも注目する必要がある。例えば、土壌養分、水、光などの環境要因に対する植物の応答メカニズムや、研究用ワンショットパスの多パラメータ観測機能は、上記パラメータの統合観測を実現する可能性を提供する。これらの観測に基づき、生態系における植物の役割や位置づけをより深く理解し、生物多様性の保全や生態系の回復に科学的根拠を提供することができる。

2.2 哺乳類

哺乳類の観察研究では、その生態学的習性や行動特性を完全に明らかにするために、さまざまな技術的手法が用いられてきた。まず、インテリジェント赤外線カメラを使って哺乳類の活動パターンを長期的にモニタリングしている。撮影した画像を分析することで、種によって時間帯、活動範囲、餌の選択に大きな違いがあることがわかる。例えば、ある種の夜行性哺乳類は夕暮れ時と夜明けに最も活発に活動し、一方、昼間に活動する哺乳類はこれらの時間帯により秘密主義的になる。また、異なる種の食物選択は、季節変動や食物資源の豊富さや分布といった環境要因にも影響されることがわかった。

また、このシステムは哺乳類の鳴き声の録音に声紋技術を採用している。さまざまな種の鳴き声を収集・分析することで、豊富な声紋ライブラリーを確立し、動物の鳴き声の自動認識を実現している。この技術を応用することで、データ処理の効率が向上するだけでなく、動物の行動に関するより多くの情報を得ることができる。例えば、鳴き声の頻度、持続時間、変化パターンを分析することで、動物の性別、年齢、感情状態を推測することができる。

哺乳類の生態適応をより深く理解するため、ビッグデータと機械学習技術を組み合わせ、観察データの詳細な分析を行う。種同定モデル、定量的統計モデル、行動分析モデルの構築を通じて、哺乳類の個体群動態、生息地選択、種間関係の法則性を明らかにすることができる。これらのモデルの確立は、哺乳類の生態学の理解を深めるだけでなく、生態系の保護と管理のための科学的根拠を提供する。 

2.3 鳥

サウンドプリント技術は、鳥類の鳴き声を記録・分析することで、鳥類の自動識別や行動分析を実現する技術である。声紋技術により、鳥類の声紋ライブラリーを構築し、異なる鳥類の鳴き声をデジタル保存・比較することで、鳥類種の迅速な識別を可能にしている。さらに、声紋技術は、さえずりの周波数、時間、リズムなど、鳥の行動パターンの分析にも利用できるため、鳥の習性や移動パターンも明らかにすることができる。

音響技術に加え、NEOPは赤外線カメラなど他の観測手段も組み合わせ、複数のスケールで鳥類を観測することができる。これらの観測ツールは豊富なデータを提供し、鳥類の生活習慣や移動パターンをより包括的に理解するのに役立つ。例えば、赤外線カメラを通して、夜間の鳥の活動を記録することができ、暗い環境における鳥の適応メカニズムを明らかにすることができる。

鳥類研究においては、生態学、行動学、その他の学際的な分野の理論や手法を活用し、鳥類と環境との相互作用について詳細な分析を行うこともできる。例えば、生態学の理論を応用して、異なる生態環境における鳥類の分布や個体数の変化を分析し、生態環境が鳥類の個体数に与える影響を明らかにすることができる。同時に、行動学の理論を応用して鳥類の行動パターンや適応メカニズムを研究し、鳥類の保護や生態系の回復のための科学的根拠を提供することもできる。

III.機器構成

3.1 インテリジェント・マルチスペクトルカメラ

このシステムには、パン・チルト・ズームを備えたマルチスペクトル気候カメラが搭載されている。このカメラは、さまざまなスペクトル帯域で植物の微妙な変化を捉えることができるため、植物の成長状態、健康状態、環境との相互作用を明らかにすることができる。また、インテリジェント・マルチスペクトルカメラは、高い空間分解能と時間分解能を特徴としており、植物群落のダイナミックな変化を継続的にモニタリングすることができる。時系列の画像データを通じて、植物の気候モデルを構築し、植物の成長サイクルやリズムの変化を分析し、気候変動に対する反応を予測することができる。

3.2 サウンドレコーダー

生体認証技術としての声紋技術の原理は、音声信号の独自性と安定性に基づいている。すべての人間の声、そしてすべての動物の声には、周波数、ピッチ、リズムなどの固有の特徴が含まれており、これが声紋の基礎となる。動物の音声認識において、声紋技術は、これらの音声の特徴を捉え、分析することにより、動物種の正確な認識を達成することができる。

ボイスプリント技術は動物の行動分析にも利用できる。動物の声の変化を分析することで、その行動パターンや感情状態、生態環境の変化を理解することができる。例えば、動物が緊張状態や恐怖状態にあるとき、声が変化することがあり、そのような変化を音響パターン技術によって検出し、分析することができる。これは動物の生態学的習性を研究し、生態環境を保護する上で大きな意義がある。

IV.ソフトウェア・プラットフォーム

4.1 植物種同定モジュール

生物多様性統合観測システムでは、ビッグデータ機械学習に基づく植物種同定モジュールが重要な役割を果たしている。このモジュールは、膨大な画像データを利用し、ディープラーニングアルゴリズムによる植物種の自動識別・分類を実現する。従来の植物分類法と比較して、ビッグデータ機械学習に基づく植物種認識モジュールは、より高い精度と効率性を有する。

このモジュールは、まずインテリジェントなマルチスペクトルカメラを通して植物の高精細画像を取得し、次に画像前処理技術を用いてノイズ除去や強調などの処理を行い、画質を向上させる。次に、前処理された画像は、学習済みのディープラーニングモデルによって特徴抽出と分類が行われる。最後に、分類結果に基づいて、対応する種の同定レポートが生成され、生態学者や植物学者に強力なデータサポートを提供する。

4.2 自動果実計数モジュール

高度な画像処理と機械学習アルゴリズムに基づき、植物の果実の数を高速かつ正確に数えることができる。ディープラーニングモデルを導入することで、このモジュールは異なる種類の果実を識別・区別し、自動計数を実現することができる。実用的なアプリケーションにおいて、このモジュールは顕著な結果を達成している。

植物の果実の数を正確にカウントすることで、研究者は植物の繁殖戦略や個体群動態を深く理解することができ、生態系の保護や修復に科学的根拠を与えることができる。同時に、このモジュールは農業生産と林業管理の意思決定を支援し、持続可能な農業開発を促進することもできる。

4.3 緑度指数時系列分析モジュール

植物緑色度指数の時系列解析モジュールは、NEOMAP生物多様性統合観測システムの重要な一部である。植物緑色度指数の時系列を分析することにより、このモジュールは植物の生育状況、生態系の変化、生態系の健全性を明らかにすることができる。データ解析の過程では、時系列解析法を採用し、植物緑色度指数の時系列に対して平滑性検定、季節性解析などの操作を行った。これらの分析を通じて、植物緑色度指数の傾向を把握することができただけでなく、将来期間における植物の生育状況を予測することができた。さらに、回帰分析などの手法を用いて、植物緑色度と環境要因との関係をさらに探求し、生態系の管理と保護に科学的根拠を提供した。

4.4 開花時期の自動記録・識別モジュール

開花は植物のライフサイクルにおける重要な段階であり、植物の繁殖や生存に影響を与えるだけでなく、生態系の健全性を評価するための重要な指標でもある。したがって、植物の開花時期を正確かつ効率的に記録・同定することは、植物の生態系を理解し、生物多様性を保全する上で重要である。

植物開花期の自動記録・認識モジュールの開発は、ビッグデータと機械学習技術の急速な発展から恩恵を受けている。大規模な植物画像データベースを構築し、ディープラーニングアルゴリズムと組み合わせることで、効率的な植物開花期認識モデルを訓練することができる。これらのモデルは、植物画像を自動的に分析し、植物の開花期を正確に識別することができるため、観察効率と精度が大幅に向上する。

また、開花時期の自動記録・同定モジュールの応用は、野外観察だけにとどまらない。園芸、農業などの分野でも、このモジュールの応用範囲は広い。例えば、園芸の設計では、このモジュールを使って花の開花時期を予測し、花の植え付けと展示を合理的に配置することができる。農業生産では、このモジュールは農家が作物の生育状況を把握するのに役立ち、精密な農業管理のための意思決定基盤を提供することができる。

4.5 声紋技術に基づく自動動物種識別モジュール

高度な音声認識技術を用い、動物の鳴き声の特徴を捉え、分析することで、効率的で正確な動物種の識別を実現します。従来の動物種の識別方法と比較して、声紋認識は識別の精度を向上させるだけでなく、観察の効率と範囲を大幅に向上させます。

声紋技術に基づく自動動物種認識モジュールは、大量の動物の音声データを収集・分析することで、巨大な声紋データベースを確立した。このデータベースには、様々な動物の音の特徴が含まれており、その後の声紋認識のための強固な基盤となっている。同時に、このモジュールは高度な機械学習アルゴリズムを採用し、声紋データの継続的な学習と最適化を通じて、認識の精度と安定性を向上させている。

4.6 声紋技術に基づく動物リズム分析モジュール

動物種のリズム分析という点では、音響パターン技術に基づくモジュールは、動物の鳴き声信号の長時間連続録音を実現し、動物の活動リズムや繁殖行動などの重要な生態情報を分析することができる。例えば、鳥の鳴き声を録音・分析することで、季節や時間帯による鳥の鳴き声の周波数や強度の変化を明らかにし、繁殖や移動などの生態行動を推測することができる。

声紋技術に基づく動物種リズム分析モジュールは、高度な自動化と知能化も特徴としている。機械学習アルゴリズムの訓練と最適化を通じて、このモジュールは動物の鳴き声信号の自動分類と認識を実現し、観察の精度と効率を大幅に向上させることができる。同時に、このモジュールは環境温度や湿度などの他の観測データも組み合わせることができ、動物種のリズム変化と環境要因の関係を総合的に分析し、生態研究により深く、総合的なデータサポートを提供する。

V. 結論

生物多様性総合観測システムにおける地球近傍観測プラットフォームの活用を引き続き深めていく。一方では、観測データの精度と効率を向上させるため、インテリジェントなマルチスペクトルカメラや音響技術の性能を最適化するなど、観測機器の知能化と自動化の強化に取り組む。一方、生物多様性の分布や変化をより包括的に理解するため、昆虫や爬虫類など、より多くの種類の生物観測対象を開拓する。さらに、生態系間の相互作用や影響にも着目し、生物多様性の変化の根深い原因を明らかにしていく。

将来的には、継続的な研究とイノベーションを通じて、より包括的な統合生物多様性観測システムを構築することを期待している。このシステムは、生物多様性の変化をリアルタイムで監視し、早期に警告することができ、生態系保護と環境ガバナンスのための科学的基礎を提供する。同時に、学際的な協力と交流を通じて生物多様性研究のさらなる発展を促進し、人類の持続可能な発展に貢献することを期待しています。

  著名な生態学者であるE.O.ウィルソン氏は、生物多様性は地球上の生命の礎であり、私たちの生存と発展の基盤であると述べています。私たちは、「緑の山は黄金の山」という国の持続可能な発展構想に応え、地球の生物多様性の保護と生態文明の建設促進に貢献するため、生物多様性統合観測システムの研究に引き続き力を注いでいきます。