Graduate School of Information Sciences, Tohoku University
(Department of Electrical, Information and Physics Engineering, School of Engineering, Tohoku University)
Computer Structures Laboratory

分類階級を用いた動物プランクトンの自動判別手法とその評価

早川 慶信   (東北大学),  三浦 幹太   (東北大学),  大竹 裕里恵  (京都大学),  伊藤 康一   (東北大学),  牧野 渡  (東北大学),  青木 孝文   (東北大学),  占部 城太郎  (東北大学)

日本陸水学会第88回熊本大会, October 2024.

Abstract

プランクトンは,水圏生態系の低次生産と高次生産を繋ぐ役割を担う生物群であり,水質を決める重要な指標である.そのため,指定湖沼やダム湖の定期的な水質調査においてプランクトンの種類同定と個体計数が行われている.一方で,プランクトンの種類同定と個体計数に専門的な知識や経験が求められることや,顕微鏡を用いた手作業に多大な時間を要することなどから,その調査頻度が限られる.水圏生態系・水質の変化に対する緩和策だけでなく,適応的な対策も行うために,高い頻度での調査が求められる.これらの課題を解決し,高頻度に定期調査を行うため,機械学習を用いたプランクトンの自動判別手法が提案されている.それらの手法の判別精度が十分でないため,本稿では,プランクトンの分類階級を利用して深層距離学習により動物プランクトンを自動判別する手法を提案する.動物プランクトンで構成された画像データセットを用いた性能評価実験を通して,提案手法の有効性を示す.