画像分類AIを用いた潜在植生を予測する新手法を開発＜プレスリリース＜海洋研究開発機構 | JAMSTEC

1. 発表のポイント ◆画像分類AIを応用することで、気候（1年分の月平均気温と月降水量）に対応した潜在植生を推定する新手法を開発。この手法は、従来手法よりも簡便かつ高精度に潜在植生を推定することを確認。 ◆画像で表現された季節変化パターンから、潜在植生ごとの特徴量を抽出する学習を行った画像分類AIを、21世紀末時点で予測される全球の気候分布に適用することで、気候変動に伴う潜在植生の地理分布変化を予測。 ◆本手法は、気候変動に伴った感染症リスクや農業スキームの変化といった事象のモデリングにも広く応用可能。 2. 概要 国立研究開発法人海洋研究開発機構（理事長 大和裕幸）地球環境部門 北極環境変動総合研究センターの佐藤永研究員は、京都大学フィールド科学教育研究センターの伊勢武史准教授と共同で、画像分類AI（※1）を用いて、所与の気候に対応する潜在植生（※2）を推定するための新手法を開発しまし

[misshiki]

事例“画像分類AIを応用することで、気候（1年分の月平均気温と月降水量）に対応した潜在植生を推定する新手法を開発。この手法は、従来手法よりも簡便かつ高精度に潜在植生を推定することを確認。”

[high190]

すごい。"潜在植生ごとの特徴量を抽出する学習を行った画像分類AIを、21世紀末時点で予測される全球の気候分布に適用することで、気候変動に伴う潜在植生の地理分布変化を予測"