2023 年度情報処理学会関西支部 支部大会

G-47

参加型痕跡センシングと地理情報を用いた害獣出没地域推定手法の提案
Proposal for estimating nuisance wildlife infestation areasusing participatory trace sensing and geographic information

1.

由田 翔吾 †松田 裕貴 †‡諏訪 博彦 †‡

安本 慶一 †‡

Shogo Yoshida

Yuki Matsuda

Hirohiko Suwa

Keiichi Yasumoto

はじめにの啓蒙活動としての側面も期待できる．

令和 3 年度の害獣による農作物被害額は図 1 に示す通本研究ではユーザ参加型センシングを用いて痕跡の情り，155 億円となっている．前年度に比べ減少はしてい報を収集し，収集した情報を元にイノシシ・ニホンジカるが，何年もの間，高水準のまま推移している状況であの生息域を推定する手法を提案する．痕跡の収集に専門る．また，被害総額の約 6 割がシカ，イノシシ，サルに的な知識をもたない住民が参加できるようになれば，猟よるものである．これに加えて，害獣の推定生息個体数

師単独で痕跡を収集するよりも，効率的に痕跡を収集し，も上昇しており，図 2 に示すように 1989 年から 2020 年

より高い精度で生息域を推定することが可能になると考の 31 年でイノシシは約 68 万頭，ニホンジカは約 193 万えられる．

頭増加している．害獣による農作物への被害は地域の経ユーザ参加型センシングとはコミュニティがセンシン済的損失だけでなく，農業従事者の農地管理への意識のグ情報を提供し，知識体系を形成するという概念であ低下，営農意欲の低下にも繋がっている．これらが原因

る [4]．ユーザ参加型センシングは，都市に点在する一で，農地や里山の荒廃など地域農業を維持する上での重般ユーザがセンシングに参加することから，様々な事象大な問題となっている．また営農意欲低下により，耕作を対象とする都市センシング（例：町の騒音状況 [5]，夜放棄や離農 [1]，森林の下層植生の消失等による土壌流間の道の明るさ [6]，サクラの開花状況 [7]）において網出などの問題も発生している [2]．耕作放棄地は害獣に羅的なデータ取集が可能となる．

とって餌場や隠れ家となり生活がしやすいため，個体数本稿では，ユーザ参加型センシングのための痕跡収集の増加に繋がってしまう．その結果，害獣による農作物アプリケーション，収集対象とする痕跡，使用する環境被害が増加するといった悪循環に陥っており，これらの変数，生息域推定手法について提案する. 痕跡収集アプ被害への対策が急務となっている．そこで環境省と農林リケーションでは，ユーザ間で痕跡の発見数を競うラン

水産省では，ニホンジカ，イノシシの生息頭数を令和 5

キング機能，発見した痕跡の数や各地域での貢献度に応年度までに半減させることを目標とした「抜本的な鳥獣じて，アプリ上で各ユーザにバッジやトロフィーといっ捕獲強化対策」を平成 25 年に策定している [3]．

た報酬を付与する機能を実装する。これにより，ユーザ害獣による農作物被害への対策として，捕獲活動や防の競争心や射幸性を刺激し，センシングへの参加率の向護柵の設置などが挙げられる．効率的な対策・駆除を行上が見込まれる. また生息域推定においては生息適地モうためには対象獣種の詳細な生息地や生息数を把握する

デルを用いて痕跡の発見地点，対象地意識の地理情報をことが重要となる．野生動物の生息域推定の手法として，用いて害獣の出没地域を推定する.

区画法，ラインセンサス法，糞粒法，カメラトラップ法，本稿の構成は以下の通りである．2 章では，生息域推生息適地モデリングによる手法などが存在する．専門的定手法に関する関連研究について述べる．3 章では，提な知識を持っていない場合，野生動物の痕跡を発見し，案システムの概要と提案手法について述べる．4 章では，見分けることが困難である．そのため，これらの手法で本稿のまとめと今後の展望について述べる．

は猟師など専門知識を持つ人間から提供された情報を元に生息域を推定しており，専門的な知識を持たない住民は参加することが困難である．しかし，専門知識を持たない住民も痕跡の収集に参加することができれば，より多くの痕跡を集め正確な推定を行うことができると考えられる．また，痕跡の収集活動を通じて害獣による被害†‡

奈良先端科学技術大学院大学，Nara Institute of Scienceand Technology
理化学研究所 革新知能統合研究センター，RIKEN AIP

2.

関連研究

本研究では，参加型センシングにより，ユーザが発見した痕跡情報と地理情報を元に生息域の推定を行う．そこで，本章では，まず野生動物の生息域推定手法，生息適地モデリング（ハビタットモデル）手法について，生息適地モデリングに関する研究，従来手法における課題について述べる．

(a) イノシシ

図 1: 農作物被害額の推移（文献 [8] より引用）

2.1

野生動物の生息域推定手法

野生動物の生息域推定の手法として，区画法，ラインセンサス法，糞粒法，カメラトラップ法，生息適地モデリングによる手法などが存在する．区画法は，調査地域をいくつかの区画に区分し，各区画に調査員を配置し，一定時間内にそれぞれの担当区画内で一斉に調査を行い，(b) ニホンジカ

直接観察された個体数を記録することで生息頭数を推定する手法である [10]．

図 2: 全国の害獣個体数推定（文献 [9] より引用）

ラインセンサス法は，あらかじめ決められた調査ラインを調査し，観測範囲内で直接観測された個体数，もしルは，回帰型，プロファイル型，機械学習型の３型に大くは鳴き声等を用いて確認する手法である [11]．これら別することができる．

2 つの手法は対象を直接観察する必要があり，調査員の回帰型は，一般線型モデルに代表されるように，説明変経験によっては過小・過大評価される恐れがあり，また数を使って応答変数を回帰的に推定する．応答変数には基調査範囲が広いほど調査に掛かるコストが増大するとい本的に，分布有/無データを用いる．GLM（Generalizedう問題がある．
糞粒法は，糞の数から生息密度を推定する，区画法やLinear Model）や GAM（Generalized Additive Model）は回帰型に分類される．

ラインセンサス法と違い対象を直接観察する必要が無い

プロファイル型は，分布有データに基づき動物の分布しという利点があるが，調査によるばらつきが大きく，誤た環境状態を特徴づけるモデルであり，BIOCLIM（Bio-差幅が大きいという問題がある [12]．カメラトラップ法

climatic Analysis and Prediction System）[14]，ENFA

は，山間部に設置された自動撮影カメラを用いて対象獣（Ecological Niche Factor Analysis）[15] などがある．

種を撮影し，撮影された画像を用いて生息数を推定する

機械学習型は，応答変数と関係する説明変数をルール手法であり，高精度に個体識別等を行えるという利点がに従って分類し，それに基づいて分布の有無を推定するあるが，生息域全体に設置するにはコストがかかるといモデルである．説明変数には分布有/無データを用いる．

う欠点がある [13]．

Random Forest [16] や BRT（Boosted regression tree）

生息適地モデリングには様々な手法があり，これらの[17]，ニューラルネットワークや SVM などがある．最手法は主に，痕跡や野生動物の発見位置や地理情報を用大エントロピーモデル（MaxEnt）は，分布有データのいて，分布を推定・予測する．近年では，最大エントロみでもモデリングできる機械学習型のモデルである．

ピー法やロジステック回帰といった手法が主流になりつ

2.3

つある．

生息適地モデリングに関する研究

橋本らは，大阪市において，環境変数（地理情報）を生息適地モデル（ハビタットモデル）手法地理情報システム（GIS）で解析し，ロジスティック回帰

生物の地理的な分布に影響を与えている環境要因の関によってモデル化することでシジュウカラの生息する都係を用いて地理的分布を推定・予測するモデルを，生息市緑地の形態を推定した [18]．岡久らは，ライトセンサ適地モデル（ハビタットモデル）と呼ぶ．生息適地モデ

スによって得られる在データのみを用いて，ヤマシギの2.2図 3: 本システムの概要図

越冬分布を調査し，観察位置の在データと環境変数（地ンシングを用いて痕跡収集を行うことができる．本研究理情報）をもとに MaxEnt を用いてヤマシギの環境選択

では，これらによって収集した痕跡の位置情報と地理情性と分布を推定した [19]．小川らは，日本海側多雪地の報を用いて害獣の生息・出没地域を推定する手法を提案

石川県南加賀地域において，狩猟者からの生息確認地点する．

情報と環境変数（地理情報）を元にニホンジカの越冬環境を調べ，MaxEnt による越冬地の推定を行った [20]．

3.

提案手法

これらの研究では，環境変数として標高や，斜面の傾

本章では，提案システムの概要について述べる．その斜，最大積雪深，市街地・耕作地率，河川からの距離，道後，提案手法実現のために，ユーザ参加型痕跡センシン

路からの距離，市街地・耕作地からの距離等が用いられ

グ，画像認識技術を用いた痕跡の分類，生息域推定，ユーている．また，これらの研究で用いられているモデルはザへのフィードバックについて述べる．

在データのみを用いて生息域の推定が可能である．その

3.1

提案システムの概要

ため，不在データが不明であるような一般の住民から提提案するシステムの概要図を図 3 に示す．提案システ

供されたデータを用いる事が可能なほか，サンプルサイ

ムは，1）ユーザ参加型センシングによる痕跡収集，2）ズが少ない場合にも比較的高精度の予測が可能であり，画像認識技術による痕跡分類，3）生息域の推定，4）ユー発見率が低い生物の分布推定に用いられている．

ザへのフィードバックの 4 項目からなる．

2.4

従来手法における課題

3.2

ユーザ参加型痕跡センシング

先述したような研究では主に猟師といった専門家が収本研究では，生息域推定に用いる痕跡情報をユーザ参集したデータのみを用いている．そのため，データ収集加型センシングを用いて，野生動物の痕跡を収集する．に参加できる人数が少なく，より多くのデータを収集し痕跡を収集する為には電波の届かない山間部でも活動をようと参加人数を増やそうとした際に専門知識の有無が行うことが想定される．そのため，ユーザが撮影した痕障害となる．

跡の処理はスマートフォンで行うことが望ましい．そこ

そこで，本研究では画像認識技術を用いて痕跡を分類で本研究では，痕跡収集用のスマートフォンアプリケーすることで，一般の住民でもデータ収集に参加可能にションを提案する．図 4 にユーザ参加型センシングで用する．これにより，専門知識を持たない人でもデータ収いる痕跡収集用アプリケーションの UI を示す．

集に参加可能になるため，より多くのユーザに参加型セ

本アプリは，痕跡の撮影及び写真のアップロード・撮影痕跡アップロード画⾯
位置情報表⽰(a) 足跡，糞(b) 牙研ぎ跡(c) ぬた場(d) 泥擦り跡

全痕跡表⽰画⾯

図 4: 本システムの UI

位置表示画面，全ユーザが撮影した痕跡の位置情報表示
画面の 2 つからなる．ユーザが痕跡を発見し，撮影する

図 5: イノシシの痕跡（[21, 22] より引用）とスマートフォン上で分類を行い，痕跡の分類結果と撮影位置をユーザに通知する．また，通信状況が安定していない状況でもデータを収集できるように，分類結果と位置情報をスマートフォン上に保存する．その後通信状況が安定している環境にユーザが移動した際に任意のタイミングでサーバに送信する．また，参加ユーザは自身が撮影した痕跡の位置情報だけではなく，他の参加者の撮影した痕跡の獣種・位置情報も確認可能となっている．

3.3

画像認識技術による痕跡分類

本研究では，指定管理鳥獣に指定されているイノシシ・ニホンジカを対象としている．イノシシ・ニホンジカが出没する地域で確認される痕跡である，足跡・糞・ぬた場・泥こすり跡・角こすり跡・掘り返し跡の 6 種類を用いる [21, 22]．これら以外の痕跡として獣道等が挙げられるが，画像のみではどちらの獣種か判断することが難しく，またイノシシ・ニホンジカ以外の獣種でも生成されるため，本研究では除外する．参加型センシングで収集する痕跡を図 5，6 に示す．
痕跡の分類においては 3.2 節で述べたように各ユーザのスマートフォンアプリ上で行う．そのため，スマートフォン上でも動作するような軽量な画像認識モデルを用いる必要がある．そこで本研究では，MobileNet [23] やGhostNet [24]，mobileViT [25] といった軽量な畳み込みニューラルネットワーク，Vision Transformer といった画像認識モデルを使用して，痕跡の画像から獣種の分類を行う．

3.4

生息域推定

(a) 足跡，糞(b) 角こすり跡

図 6: ニホンジカの痕跡（[21, 22] より引用）
用いて生息域推定を行うことが有効だと考えられる．これらの環境変数と今後収集される痕跡情報を組み合わせることで，イノシシ・ニホンジカの生息域推定について比較・検討を行う．
生息適地モデルに使用する統計解析手法には，従来，重回帰分析や判別分析が多用されていた．しかし，近年，データの確率分布を考慮した一般化線型モデルや非線型モデル，ベイズ推定，機械学習等がとり入れられている．
本研究においては，痕跡による特定獣種の在情報しか得ることができないため，対象の不在情報が必要となる手法は適さない．そこで本研究では，機械学習手法の一種である MaxEnt（最大エントロピー法）を用いて生息域推定を行う予定である．MaxEnt を用いた先行研究として，藪原らのオジロワシの営巣適地推定 [27] や，大西らのホクリクサンショウウオの生息環境と生息適地の予測 [28] がある．本手法は，在情報のみで比較的頑健かつ，サンプルサイズが少ない場合にも比較的高精度の予測が可能なため，本研究における生息域推定に適していると考えられる．本研究では，参加型センシングにより本研究では，収集した痕跡の位置情報と，地理情報の発見された痕跡の位置情報を用いて MaxEnt による生息2 つの情報を組み合わせることで害獣の生息域推定を行域推定を行う．加えて，参加型センシングによる痕跡収う．生息域推定に使用する環境変数（地理情報）を先行集時にユーザが痕跡を見つけられなかった場合，それを研究 [26, 20] を参考に表 1 に示す．これらの環境変数を不在データとして扱い，在/不在データを用いて生息域する環境変数，生息域推定手法についての提案を行った．

表 1: 使用する地理情報

今後の研究では，痕跡収集用アプリケーションを開発し，環境変数

単位

実際の山中でユーザ参加型センシングの実験を行い，痕

標高（m）跡を収集する．その後，収集した痕跡の情報と実験した

積雪（m）

エリアの地理情報を用いてイノシシ・ニホンジカの生息斜面方位（度）域を推定し，精度評価を行う予定である．

斜面傾斜（度）

落葉広葉樹林率（面積,%）

針葉樹林率（面積,%）

草地率（面積,%）[1] 山端直人. 獣害対策の進展が農家の農地管理意識に及ぼす効果-三重県における集落の調査事例. 農村計

市街地・耕作地率（面積,%）

画学会誌, Vol. 29, No. Special Issue, pp. 245–250,

河川からの距離（m）

道路からの距離（m）

市街地・耕作地からの距離（m）の推定を行う手法を提案する．本手法では，不在データ

参考文献

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跡未発見時の不在データに重みをつけることでより詳細

tyozyu/higai/pdf/kyouka.pdf.

な生息域を推定できると考えられる．

07/19/2023).

3.5

ユーザへのフィードバック

https://www.maff.go.jp/j/seisan/(Accessed on[4] Jeﬀrey A Burke, Deborah Estrin, Mark Hansen,

本研究では，参加型センシングで収集した痕跡の情報

Andrew Parker, Nithya Ramanathan, Sasankを元にイノシシ・ニホンジカの生息域を推定する．推定

Reddy, and Mani B Srivastava. Participatory sensing. 2006.

した生息域や 3.2 節で述べたように，各ユーザが収集した痕跡の位置情報をマッピングすることで全てのユーザがイノシシ・ニホンジカの生息状況を把握できるようにフィードバックを行う．また，各ユーザが発見した痕跡ごとにポイントを割り振り，各ユーザ間でポイントの取得数を競うランキング機能を実装する．痕跡ごとのポイ[5] Eiman Kanjo. NoiseSPY: A Real-Time Mobile
Phone Platform for Urban Noise Monitoring andMapping. Mobile Networks and Applications,Vol. 15, pp. 562–574, 2010.

ントは，生息域推定を行う際に有効度が高いと考えられ[6] 松田裕貴, 新井イスマイル. スマートフォン搭載照る痕跡ほど高いポイントを設定する予定である．また発度センサの集合知による網羅的な街灯情報収集シス

見した痕跡の数や各地域での貢献度に応じて，アプリ上テムの開発. 情報処理学会論文誌, Vol. 55, No. 2,で各ユーザにバッジやトロフィーといった報酬を付与す

pp. 750–760, 2014.

ることで，ユーザの競争心や射幸性を刺激し，センシングへの参加率の向上が見込まれる．これにより各ユーザの痕跡収集の補助を行い更に多くの痕跡を収集することが可能となると共に，より高精度な生息域推定が行えると考えられる．より高い精度で生息域を推定することで，本研究の目的である効率的な狩猟の補助を行うことができ，生息数の抑制につなげることができる．また，参加型センシングの参加者や猟師の方に調査を行い，より有効なフィードバック手法の検討も行う．

4.

まとめ

本稿では，ユーザ参加型センシングによる痕跡収集と地理情報を用いたイノシシ・ニホンジカの生息域推定手法の提案を行なった．ユーザ参加型センシングのための痕跡収集アプリケーション，収集対象とする痕跡，使用[7] Shigeya Morishita, Shogo Maenaka, Daichi Nagata, Morihiko Tamai, Keiichi Yasumoto, Toshinobu Fukukura, and Keita Sato.

SakuraSen-sor: quasi-realtime cherry-lined roads detection
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