DeepVerge: Classification of Roadside Verge Biodiversity and Conservation Potential

要約

オープンスペースの草地は、農業や建築がますます増えており、道路脇の縁を対象とした保護活動が活発化している。英国の草原に生息する種の約半数は、50万kmに及ぶ道路沿いに生息しており、そのうち91種は絶滅の危機に瀕しているか、絶滅寸前である。そのため、これらの「野生生物の回廊」を慎重に管理することは、種の絶滅を防ぎ、草地生息地の生物多様性を維持するために不可欠である。野生生物保護団体は、しばしばボランティアの協力を得て、道路脇の縁を調査し、保全の可能性が高い地域としての「地域野生生物サイト」を新たに特定している。我々は、3,900kmに及ぶ道路脇のボランティア調査データと、一般に公開されているストリートビュー画像を用いて、ディープラーニングに基づく手法であるDeepVergeを発表する。DeepVergeは、正の指標種の存在を検出することによって道路脇の縁を自動的に調査することが可能である。リンカンシャー州の画像とグランドトゥルース調査データを用いて、DeepVergeは平均88%の精度を達成した。このような手法は、自治体が新たな野生生物生息地を特定し、法律や政府の政策上の義務に沿った管理および環境計画を支援するために使用することができ、何千時間もの手作業を削減することができます。

要約(オリジナル)

Open space grassland is being increasingly farmed or built upon, leading to a ramping up of conservation efforts targeting roadside verges. Approximately half of all UK grassland species can be found along the country’s 500,000 km of roads, with some 91 species either threatened or near threatened. Careful management of these ‘wildlife corridors’ is therefore essential to preventing species extinction and maintaining biodiversity in grassland habitats. Wildlife trusts have often enlisted the support of volunteers to survey roadside verges and identify new ‘Local Wildlife Sites’ as areas of high conservation potential. Using volunteer survey data from 3,900 km of roadside verges alongside publicly available street-view imagery, we present DeepVerge; a deep learning-based method that can automatically survey sections of roadside verges by detecting the presence of positive indicator species. Using images and ground truth survey data from the rural county of Lincolnshire, DeepVerge achieved a mean accuracy of 88%. Such a method may be used by local authorities to identify new local wildlife sites, and aid management and environmental planning in line with legal and government policy obligations, saving thousands of hours of manual labour.

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arxiv.jp, DeepL