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Dec 24, 2023

深層学習は植物プランクトンの色素濃度の地球規模の推定に役立ちます

30 maggio 2023 Questo articolo

2023 年 5 月 30 日

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中国科学院、李源著

植物プランクトンの群集構造は海洋環境の変化を反映しており、生態学的進化の背後にある推進要因を理解するのに役立ちます。 植物プランクトンの色素濃度を定量化することは、分類学的分類と群集構造を包括的に評価するために重要です。

最近、中国科学院海洋研究所（IOCAS）の李暁峰教授率いる研究チームは、深層学習アルゴリズムを使用して地球規模の植物プランクトン色素濃度の逆転に進歩を遂げた。 彼らは、衛星データを使用して世界中の 17 種類の植物プランクトン色素の濃度を推定するための深層学習ベースのモデル (DL-PPCE モデル) を開発しました。

この研究は『環境のリモートセンシング』に掲載されました。

モデルの入力には、海の色パラメータ、衛星由来の環境パラメータ、および地表上のリモートセンシング反射率の傾きが含まれます。 このモデルは高速液体クロマトグラフィー (HPLC) データに対して検証され、大規模な時空間スケールで植物プランクトン群集の動態を分析するのに有利であることが判明しました。

研究者らは、確立された DL-PPCE モデルを使用して、2003 年から 2021 年の期間に中解像度イメージング分光放射計 (MODIS) によって取得された世界的な色素濃度の時系列分析を実施しました。 彼らは、2015/2016年のエルニーニョ現象中に、原核生物が優勢な地域が東経180度から西経150度まで東に広がっていたことを発見した。 2003 年から 2021 年まで、原核生物の存在量はエルニーニョの強度と正の相関がありましたが、植物プランクトン群集全体の存在量とは負の相関がありました。

海の色のリモートセンシングにより、色素濃度に直接関係する植物プランクトンの吸収を取得することができます。 「しかし、海水の光学特性のばらつきと植物プランクトンの吸収に対するパッケージング効果のため、複数の色素濃度を世界規模で同時に検索することは困難です」と研究の筆頭著者であるLi Xiaolong氏は述べた。

「私たちの研究では、地球規模の植物プランクトンの色素濃度を推定するために新しいアプローチを採用しています」と、この研究の責任著者であるリー教授は述べた。 「色素の吸収スペクトルに関する仮定を回避し、ディープラーニングを採用することで、リモートセンシング変数と植物プランクトンの色素濃度の間に非線形の関係を確立しました。このアプローチにより、色素濃度の推定において高い精度が得られました。」

詳しくは： Xiaolong Li 他、深層学習ベースのモデルを使用した衛星データからの植物プランクトン色素濃度の全球推定、環境のリモートセンシング (2023)。 DOI: 10.1016/j.rse.2023.113628

中国科学院提供