アフリカゾウの保護のためのモニタリング

アフリカゾウの個体数は過去10年間で劇的に減少しており、現在野生で残っているのは約41万5千頭のアフリカサバンナゾウのみです。世界最大の陸生哺乳類であるアフリカゾウの群れは、ボツワナ、タンザニア、ジンバブエ、ケニア、ナミビア、モザンビーク、南アフリカなど、アフリカ東部・南部の草原やブッシュランドを徘徊しています。

アフリカゾウは世界で最も密猟されている動物であり、その理由はブラックマーケットで非常に高額な値段で取引される象牙の牙を求めているからです。また、人間の人口が増え、自然環境が住宅地や農地として失われていく中で、生息地の喪失にも直面しています。また、人間との距離が近くなることで、象が農作物を食べたり破壊したりすることが問題となり、時には象の報復殺人に発展することもあります。

オックスフォード大学野生生物保護研究ユニットの博士研究員であるイスラ・デュポルジェは、チームを率いて、衛星画像と深層学習技術を組み合わせてアフリカゾウを自動的に検出し、遠隔調査を行いました。最初の調査では、南アフリカのアド・エレファント・パーク（南アフリカで3番目に大きいゲームパーク）に焦点を当てました。アド・エレファント・パークは、ゾウの数が多く、地形も変化に富んでいるためです。

アルゴリズムは... 従来の方法よりも高い精度を示した

絶滅の危機に瀕しているゾウの個体群を正確に観察・モニタリングできることは、ゾウの保護だけでなく、ゾウに依存する他の生物種の適切な生息地の維持や、ゾウが景観に与える影響を考える上でも重要です。

現在、最も一般的なモニタリング方法は、有人航空機による調査ですが、比較的コストがかかる上に、信頼性が低く、結果的に不正確なデータになってしまうことがあります。衛星リモートセンシングによる野生動物の追跡は、海洋におけるクジラのモニタリングのように、均質なランドスケープでしか行われていませんでした。

アフリカゾウは草原や森林の中を徘徊しているため、正確なデータを得るためには、さまざまな風景の中でゾウを追跡する方法を開発する必要がありました。

WorldView-3およびWorldView-4衛星から衛星データを取得することで、32cmの空間分解能の画像を得ることができました。ERDAS IMAGINEには、WorldView-3やWorldView-4のような超高解像度（VHR）画像からの情報抽出を最適化するための機能が多数搭載されており、このデータを分析するのに理想的なソリューションでした。

グラムシュミットアルゴリズムを用いて画像をパンシャープン化した後、1,000頭以上のゾウにラベルを付け、ディープラーニングアルゴリズムを開発して、広大なエリアで個々のゾウを自動検出できるようにしました。

航空機による調査と比較して、衛星画像を使用することで、わずか数枚の画像で広大な土地の全体像を把握することができます。この方法により、ゾウの数を数える際の誤差が大幅に減り、豊富な最新画像に簡単にアクセスできるため、短時間で繰り返し調査を行うことができるようになりました。

このアルゴリズムをケニアで再度検証したところ、前回の調査では確認できなかった大量のゾウとその子ゾウの検出に成功しました。

絶滅の危機に瀕している動物種は世界中に数多く存在しており、今回の研究の成功は、この手法がより広く適用される可能性を示しています。特に、有人航空機の飛行が許可されていなかったり、非常に危険だったりする国境を越えた地域や紛争地域での使用に非常に適した方法です。

これまでの動物個体群調査では、広い範囲を体系的にカバーすることが課題となっていました。特に、アクセスが困難な場所や地形、紛争地域などでは、物理的なアクセスが困難です。リモートセンシングを利用することで、人間が直接現地に赴くことなく、様々な生息地を調査することができます。そのため、動物やその生息地は邪魔されず、人間が観察する際の物理的なリスクもなくなります。

ゾウを識別して数えるために開発されたアルゴリズムは、異質な風景の中で、従来の方法よりも高い精度を示しました。費用対効果が高く、精度の高いモニタリング技術であることが明らかになったリモートセンシングは、様々な風景の中で野生動物をモニタリングする能力を持ち、人間のリスク、資源コスト、時間的制約を軽減しながら、絶滅の危機に瀕している種を保護する能力を向上させることができるでしょう。

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