Research press release


Scientific Data

Dataset: The secret lives of the Serengeti

セレンゲティ国立公園に設置されたカメラトラップによって得られた120万セットの画像の目録作りが行われた。動物の写っている画像は32万2653点で、ツチオオカミ、ゾリラ、ミツアナグマなど40種が同定された。このデータセットがScientific Dataで発表される。


今回、Alexandra Swansonたちは、市民科学者が集まるインターネット上のフォーラムと連携して、225のカメラトラップによって得られた画像セットを公開するウェブサイトを開設した。そしてボランティアが、画像1点1点を分類し、そこに写っている動物種を同定し、個体数を集計し、その行動の特徴を明らかにした。今回発表されるデータセットは、2010〜2013年に撮影され、2万8000人以上の登録ボランティアが目録作りを行った画像に対応している。次にSwansonたちは、分類に関するコンセンサスを得て、画像に写った動物を同定するためのアルゴリズムを設計した。Swansonたちは、このようにして得られたデータセットが今後の生態学研究と教育目的に利用され、今回設計されたアルゴリズムが今後のクラウドソーシングによる画像データ処理プロジェクトに役立つことを期待している。

1.2 million sets of images from camera traps in the Serengeti National Park have been catalogued and this dataset is described online in Scientific Data. Out of these image sets, 322,653 contained animals, with 40 separate species identified, including animals such as the aardwolf, zorilla and the honey badger.

Camera traps have been in use for a number of years and have played an important role in wildlife conservation, allowing researchers to observe the presence of rare species in remote or protected areas. Advances in technology have expanded the capacity of camera traps while reducing their cost. This has resulted in a dramatic increase in these studies and an overwhelming increase in the data produced, creating a need for new ways to process images.

Alexandra Swanson and colleagues worked with a citizen science platform to develop the website where image sets from 225 camera traps were made available to the public. Volunteers then classified each image, identified species, counted the number of individuals and characterized their behaviours. The dataset covers images taken between 2010 and 2013 and were catalogued by more than 28,000 registered volunteers. The authors then designed an algorithm to seek consensus in the classifications and determine what was in the image. They hope that their resulting dataset may be used for further ecological research and for education purposes, and that their algorithm may contribute to future crowdsourced image processing projects.

doi: 10.1038/sdata.2015.26

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