AI活用で発見されたチェサピーク湾水系の隠れた支流：復元のための高精度データセットが公開

AI強化マップがチェサピーク湾水系の隠れた小川を明らかにする 本日公開された新しい水文データセットにより、チェサピーク湾水系の記録された小川の距離がこれまでの約15万マイルから約35万マイルに倍増しました。このハイパー解像度水文データは、メリーランド大学バルチモア・カウンティ（UMBC）、環境保護局チェサピーク湾プログラム（CBP）、チェサピーク・コンサーバンシー（CC）との共同プロジェクトから生まれました。同プロジェクトチームには、UMBCの卒業生も参加しています。 新しい高解像度データセットは、未開発地域や都市化された地形での水の流れを最も明確に示しています。研究チームは、AIを駆使した新たなマッピング手法を開発し、これを用いて水路の位置と流水経路を精密に特定するだけでなく、各水流の幅や深さを全長にわたって算出することにも成功しました。 「陸地は流れ水によって形作られています。小川のネットワークは水系と灣の間の主要な通路であり、今私たちはそれをこれまでにない方法で特徴付けることができます」とUMBCの地理学と環境システム教授で、マッピングプロジェクトのリーダーであるマシュー・ベイカーは述べています。「hillshade relief」マップを見ることで、人類が地形に及ぼした影響の広さと、それをどの程度水の流れに反映させているかを認識することができます。新データの活用により、人間の介入による被害を軽減する取り組みが改善されます。 復元活動における資源 環境外部団体や政府機関は、このデータを使って復元プロジェクトを優先することができます。たとえば、過度の侵食が検出される急峻な岸線や深い小川に対し、対象を絞った河岸树植樹を行ったり、汚水をろ過して水質改善を図ることができます。農家や都市計画者が農業流出物の悪影響を軽減したり、開発を賢く管理するために洪水のリスクを避け、野生生物の生息地への悪影響を最小限に抑える手段としても役立つでしょう。 チェサピーク・コンサーバンシーのシニア・ジオスペース・テクニカル・リードであるデイビッド・サベドラは、「このプロジェクトには6年以上の努力が費やされました。待ち望まれていた新しいデータセットがどのように活用されるか、非常に楽しみにしています」と述べています。 人工知能を活用したマッピング手法 このプロジェクトは、初めて高解像度LiDARデータと人工知能を使用して、大規模な自動ストリームマッピングを行いました。LiDARは、航空機から投射されるレーザーを用いて地形の標高データをセンチメートル単位の精度で取得し、3次元の地形画像を生成します。UMBCの高性能計算施設（HPCF）のコンピューターがAIアルゴリズムを用いてデータを処理し、コンピュータービジョン技術を利用して水路を識別します。 これにより、全区画の全体マッピングがわずか2週間で完了し、従来の手法では数年かかる作業が大幅に短縮されました。結果は既存のデータで94%の精度を達成し、未マップの小川についても67%〜82%の精度を示しました。サベ德拉が他の2つのデータセット（空中画像とLiDAR由来の地形マップ）に対して7,000以上の流路の手動評価を行い、精度の検証を行っています。 意味深 stron opportunities 新マップは解像度を10倍向上させ、1:24,000スケールから1:2,400スケールへ移行し、1ピクセルが1平方メートルを表すようになりました。これにより、最近開発された同じ解像度の土地被覆マップと合わせて使用することで、陸地と水系のつながりを目の当たりにすることができる新しい視点が開けます。 「当社のハイパー解像度水文学が1平方メートルの土地利用データと共に使用されることで、地域の水質改善を追求する機会が明らかになるでしょう」とサベドラは述べています。「以前のデータでは見えなかった多くの改善の機会があります。」 環境保護局チェサピーク湾プログラムの地理学者ラビー・アフマドは、「一貫性のある高解像度水文学データの欠如は常に課題でした。チェサピーク湾水系協定で設定された森林緩衝帯のマッピング、非潮汐湿地、ブルックトラウトやブラックダックの生息地、ストリームの健康状態などの重要な目標達成のために不可欠です」と指摘しています。 この新データセットの公開は、新規の研究や科学的調査を可能にし、他のも研究者やステークホルダーが保全や復元活動に活用することへの期待が高まっています。