Remote sensing of environment and disaster laboratory

Institute of Industrial Science, the University of Tokyo, Japan

リモートセンシングを用いた秋田県における人と熊の相互作用の評価
Analysis of human-bear interactions in Akita prefecture using remote sensing
デルゴージュ ディディエ 海 / Delgorge Didier Kai ・竹内 渉 / Wataru Takeuchi
東京大学 生産技術研究所 / Institute of Industrial Science, The University of Tokyo
Abstract: In Japan, the escalating issue of human-wildlife conflict is driven by climate-induced disruptions such as food availability and anthropogenic
factors like land abandonment, which have blurred the boundaries between human settlements and bear habitats. The rise in conflicts with Asiatic blackbears (Ursus thibetanus) is particularly concerning, with the highest number of attacks occurring in Akita Prefecture. This research aims to assess humanbear interactions using a machine learning model and propose management strategies to promote coexistence between humans and bears.
概要︓⽇本では、気候変動による⾷料供給の変動や⼟地放棄といった⼈為的要因が原因で、⼈間と野⽣⽣物の対⽴が深刻化しています。これにより、⼈間の居住地とクマの⽣息地の境界が曖昧になっています。特にツキノワグマとの衝突が深刻で、秋⽥県での攻撃が最も多く報告されています。本研究では、機械学習モデルを使⽤して⼈間とクマの相互作⽤を評価し、⼈間とクマの共⽣を促進する管理戦略を提案することを⽬的としています。
Introduction・背景Results & Discussion・結果と議論

The Asiatic black bear, although about half the size of the brown bear, can cause significant harmand even death to humans. Human-bear conflicts are rapidly increasing, with 2023 marking arecord year for bear attacks in Japan since data recording began in 2006; Between April and theend of November 2023, there were 212 casualties, of which 6 were fatal, with the highest numberof attacks occurring in Akita Prefecture.

Areas with the highest probability of bear sightings are located at:• edges of forested regions and adjacent to human settlements• along major roads in forested areas• along rivers (surrounding bushes act as pathways for bears into populated areas)

ツキノワグマは、ヒグマの約半分の⼤きさですが、⼈間に重⼤な害を与え、死に⾄らしめることもあります。⼈間とクマの衝突は急速に増加しており、2023年は2006年にデータ記録が始まって以来、⽇本でのクマによる攻撃が過去最⾼となった年です。2023
年4⽉から11⽉末までの間に212⼈が負傷し、そのうちの6件は致命的なものになりました。秋⽥県での攻撃件数が最も多く報告されています。

熊の⽬撃確率が最も⾼い地域は次の場所に位置しています︓• 森林地帯の縁と⼈間の集落に隣接する場所• 森林地帯の主要道路沿い• 川沿い（周囲に茂みがある事により熊を⼈が住む地域に導く経路として機能）

On April 16 2024, bears were added to the ‘list of designatedmanagement wildlife species’ in a ministerial ordinanceamendment, placing them at the same level as boars and deer. Thiscan lead to indiscriminate culling, highlighting the urgent need torethink bear management strategies and develop effective
measures to promote coexistence between humans and bears.
2024年4⽉16⽇、クマは省令改正で「指定管理⿃獣」に追加され、イノシシやシカと同じレベルに位置づけられました。これにより無差別な捕獲が⾏われる可能性があります。
クマ管理戦略を再考し、⼈間とクマの共⽣を促進する効果的な対策を講じる必要性を強調しています。

Methodology・手法
Ø Research Flow
Input data

- Akita prefecture bear witness data (2018-2023)- Environmental predictors (e.g., NDVI, snow cover)- Anthropogenic predictors (e.g., road proximity)
Calculate VIF values and modify predictors

Machinelearning

Output data

- Train MaxEnt model using input variables

⼊⼒データ

機械学習

§ Elevation was the most important factor / NDVI importance peaks in spring and autumn.
§ Proximity to roads becomes increasingly important from Spring to Winter.

- Bear witness probability map- Average contribution of predictors§ 標⾼は最も重要な要因でした / 植⽣指標（NDVI）春と秋に重要性がピークに達します。
§ 道路までの距離は春から冬に向かうにつれ重要性が増します。

Conclusion・結論- 秋⽥県の熊⽬撃データ (2018-2023)- 環境予測変数（例︓NDVI、積雪）- ⼈為的予測変数（例︓道路の位置）

v The bear sighting probability map, calculated using a MaxEnt
model, was successfully extracted. Preliminary results showed innumbers that the importance of each predictors varies by season.

VIF値を計算し、予測変数を修正する

v MaxEntモデルを使⽤して計算されたクマ⽬撃確率マップが抽出されました。初期結果は、季節ごとにそれぞれの予測変数の重要性が違うことが数字で⽰された。

- ⼊⼒変数を使⽤してMaxEntモデルを訓練する
各予測変数がモデルに与える影響を評価するためにJackknife of AUCを作成する

出⼒データ

図1 秋⽥県におけるクマ⽬撃確率マップの季節変動: (a) 春; (b) 秋; (c) 参照⽤LULCマップ
表1 熊⽬撃確率に対する⼊⼒変数の平均寄与率の季節⽐較Create Jackknife of AUC to evaluate
contribution of each predictor on model

Predict future bear distribution and propose management strategies

Ø 研究の流れFig. 1 Seasonal Variation in Bear Witness Probability Maps of Akita Prefecture: (a) Spring; (b) Autumn; (c) LULC Map
Table. 1 Seasonal Comparison of Average Contribution of Input Variables to Bear Witness Probability- 熊⽬撃確率マップ- 予測変数の平均寄与率
将来の熊の分布を予測し、管理戦略を提案する

v Future work: While the AUC value has been obtained, I should
also obtain the Jackknife of AUC for further validation.
v 今後の課題︓AUC値は取得されましたが、さらなる検証のためにJackknife of AUCも取得する必要があります。

ポスターオーディオガイド (日本語) :Poster Audio Guide (English) :For further details, contact: Delgorge Didier, Bw-604, 6-1, Komaba 4-chome, Meguro, Tokyo 153-8505 JAPAN (URL: http://wtlab.iis.u-tokyo.ac.jp / E-mail: didierdelgorge@g.ecc.u-tokyo.ac.jp)