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Microsoft Azure Custom Vision Service 上に 構築したダンチクコロニーの画像判定システムの構築を行った。 ポジティブ、ネガティブの学習画像を準備し、学習及び評価を繰り返し、画像判 定システムの信頼性向上をおこなった。また、四国外の画像や、海外の画像を用いた評価も行った。概ね、日本における ダンチクコロニーの自動判別を足がかりとなるシステムの構築ができたと考えている。
ダンチクの生息地、およびランダムに選択した調査地以内の地点(15000箇所 x 3回繰り返し)気象デー タ、地理データ、津波データとのオーバーラップについてのデータの解析を行い、ダンチク生存地域の特徴を明らかにした。評価システムとして、密度曲線の類似度を指標とすることにより、ピークが複数あるなど、海岸、高度、道路との距離、および津波到達フロントラインとダンチク生存域の強い関連性が明らかとなっている。
SSRマーカーの数を増やすため、ダンチクゲノムDNAの解読を行った。ダンチクのゲノムはおよそ10Gbpあることが明らかとなっている。またSSRマーカー以外にも、前述のゲノムサイズや倍数性が明らかとなり、日本自生のグループと 海外に生息するグループの比較が可能となっている。ゲノム情報に基づきSSR配列を検索、SSRマーカーとして使えるPCR-HRM-SSRプライマーの数を増やした。
四国内において津波避難のランドマークとしてのダンチクコロニー情報の公開航空写真を用いて特定したダンチクコロニーと、津波浸水予測地域との照合を完了し た。
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