| 研究課題/領域番号 |
16K16222
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| 研究種目 |
若手研究(B)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 研究分野 |
自然共生システム
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| 研究機関 | 京都大学 |
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研究代表者 |
藤田 素子 京都大学, 東南アジア地域研究研究所, 連携研究員 (50456828)
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| 研究協力者 |
奥乃 博
糸山 克寿
鈴木 麗璽
丸山 晃央
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| 研究期間 (年度) |
2016-04-01 – 2019-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2018年度)
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| 配分額 *注記 |
3,380千円 (直接経費: 2,600千円、間接経費: 780千円)
2018年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円)
2017年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円)
2016年度: 1,820千円 (直接経費: 1,400千円、間接経費: 420千円)
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| キーワード | 長期モニタリング / 音声解析 / さえずり / 生態学 / 生態系管理 / 鳥類学 / モニタリング |
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| 研究成果の概要 |
録音データからの機械的な種の識別システムは、①さえずりの検出、②さえずりの識別の2段階から構成されている。①の過程において、当初想定していた2チャンネルでの録音では解析時の検出率が低いといった問題がでてきた。その大きな理由は、同時にさえずっている複数の個体を分離できないことにあった。本研究課題では録音チャンネルを8つに増やし、ロボット聴覚ソフトウェアHARKを用いて解析を進めた。福井県およびインドネシアの森林において8チャンネルで録音したデータを解析したところ、同時にさえずっている個体の分離が可能であることが明らかになり、精度の高い識別のための基礎的な知見が得られた。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
鳥類のモニタリングは環境や生物多様性の変化を知るうえで欠かせない調査であり、従来は目視での調査が行われてきたが、近年はデータの保存性や再現性の観点からさえずりの録音データを用いる方法が検討されている。しかし、モニタリング調査に録音データを用いる場合は、長期録音データを効率的に解析する技術が不可欠である。本研究では、①さえずりの検出、②さえずりの識別の2つの段階を機械的に行う手法を開発することを目的としているが、そのうち①において障害であった「同時にさえずっている個体の分離」が可能となった意義は大きく、高い精度で識別するための基礎的な知見を得た。
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