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深海堆積物中生物相の画像解析によるモニタリング法の開発(令和 2年度)
Development of monitoring method by imaging analysis of meiofauna in deep-sea sediments

予算区分
BE 環境-推進費(補助金) SII-7-1
研究課題コード
2022BE001
開始/終了年度
2020~2022年
キーワード(日本語)
海洋保護区,メイオファウナ,イメージングフローサイトメトリ,機械学習
キーワード(英語)
marine protected area,meiofauna,imaging flow cytometry,machine learning

研究概要

メイオファウナは、その群集組成が人為的な攪乱や環境変動により、変化することが知られる一方で、その生物多様性を評価するには、顕微鏡下で堆積物から拾い出して、計数と同定を行う必要があり、時間、労力、分類学的知識と経験が必要である。そこで本研究では、海洋保護区候補海域における深海底堆積物中のメイオファウナを対象として、迅速かつ簡便に群集組成情報を収集・解析可能な画像解析法の開発を行う。まず堆積物からメイオファウナを効率的に分画する技術について検討をした上で、イメージングフローサイトメトリを用いてメイオファウナの画像を取得、教師画像データを整備する。そして機械学習による画像解析に基づく自動計数・分類システムを構築する。海洋保護区候補海域における調査航海において、本研究で構築した手法の性能評価や改良に取り組むことで、沖合海底自然環境保全地域管理のための多角的な生物多様性モニタリング手法の1つとして提示できるようにする。

研究の性格

  • 主たるもの:モニタリング・研究基盤整備
  • 従たるもの:基礎科学研究

全体計画

初年度には、堆積物からメイオファウナを効率的に分離・分画する前段階処理方法の検討をまず行う。そしてイメージングフローサイトメトリを用いて、メイオファウナや微小プランクトンの画像を取得、自動分類に必要な教師画像データを整備する。その上で、教師画像データを基に、機械学習によるメイオファウナや微小プランクトンの分類を試行し、自動計数・自動分類のための画像解析フィルター及びカーネルの最適化に取り組むとともに、実海域調査航海において、試験的に堆積物を採取して、現場でメイオファウナの分離・分画処理を行い、解析に用いる。次年度以降も、継続して堆積物の採取、メイオファウナの分離・分画処理を行い、教師画像データの拡充、自動計数・分類同定のための学習モデルの最適化に取り組む。最終年度には、教師データのデータベース化や実海域調査航海におけるモニタリング手法の検証及び精度向上に取り組む。


今年度の研究概要

過去に採取した沖合域の堆積物試料や沿岸域の堆積物試料を用いて、堆積物からメイオファウナを効率的に分離・分画する前段階処理方法の検討を行う。そしてイメージングフローサイトメトリを用いて、メイオファウナや微小プランクトンの画像を取得、自動分類に必要な教師画像データを整備する。その上で、教師画像データを基に、機械学習によるメイオファウナや微小プランクトンの分類を試行することで、自動計数・自動分類のための画像解析フィルター及びカーネルの最適化に取り組む。海洋保護区候補海域の調査航海では、試験的に堆積物の採取を行い、現場にてメイオファウナの分離・分画処理を行い、画像データの取得、解析に用いる。

外部との連携

国立研究開発法人海洋研究開発機構地球環境部門海洋生物環境影響研究センターの藤倉克則センター長が研究代表者

課題代表者

河地 正伸

  • 生物・生態系環境研究センター
    生物多様性資源保全研究推進室
  • 室長
  • 博士(理学)
  • 生物学
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担当者