Develop a method for analyzing plant communities with deep learning

• Project/Area Number: 23K05294
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 39070:Landscape science-related
• Research Institution: Konan Women's University
• Principal Investigator: 松村 俊和 甲南女子大学, 人間科学部, 教授 (60589547)
• Project Period (FY): 2023-04-01 – 2027-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2023)
• Budget Amount: ¥3,120,000 (Direct Cost: ¥2,400,000、Indirect Cost: ¥720,000); Fiscal Year 2026: ¥780,000 (Direct Cost: ¥600,000、Indirect Cost: ¥180,000); Fiscal Year 2025: ¥650,000 (Direct Cost: ¥500,000、Indirect Cost: ¥150,000); Fiscal Year 2024: ¥910,000 (Direct Cost: ¥700,000、Indirect Cost: ¥210,000); Fiscal Year 2023: ¥780,000 (Direct Cost: ¥600,000、Indirect Cost: ¥180,000)
• Keywords: 植物群集 / 機械学習 / ディープラーニング / モデル

Outline of Research at the Start

本研究では，ディープラーニングの考え方をを植物群集の分析に取り入れることで，植物群集の分類の自動化および種の生態的な位置づける手法を開発することを目的としている．そのために，自然言語処理の考え方を利用するとともに，既存の植生調査資料を収集・整理(データ化)しつつ，研究を実施する．ディープラーニングのモデルではハイパーパラメータの最適化が必要であり，本研究では植物群集の特性と最適なハイパーパラメータとの関係を明らかにする．