発明の詳細な説明【技術分野】 【０００１】 この発明は、環境の変化を検出または推定する装置に関する。 続きを表示（約 1,700 文字）【背景技術】 【０００２】 花のフェノロジー、つまり開花のタイミングは、気候変動の貴重な指標として科学界では認識されている（非特許文献１)。しかし、気温や降雨量などの地域的・時間的な環境変数によって開花のタイミングが制御されるため、空間的な開花事象を推定することは容易ではない。 【０００３】 これまでのところ、定点観察は、花のフェノロジーを記録するために使用される最も一般的な方法である。気象庁では、１９５３年から毎年、動植物の定点観測を行っている。しかし、当初対象としていた観測地点の４０％については、データ収集が行われなくなり、フェノロジーイベントの９４％は、現在では観測されなくなっている。 【０００４】 空間観測の観測地点の不足に対処するために、非専門家による観察が、フェノロジーイベントを推定するために有用であるが、非専門家による観察は、植物種の同定と、報告された場所が不正確であることが報告されている。 【０００５】 非特許文献１には、衛星を利用したリモートセンシング技術により、花のフェノロジーを研究することが記載されている。具体的には、時系列のマルチスペクトルリモートセンシング画像に基づいて、アーモンド果樹園の花の活動を監視する技術が非特許文献１には開示されている。 【０００６】 一方、非特許文献２には、さまざまな植物種を正確に分類し、２３，０００枚以上のソーシャルセンシング写真のデータセットから種の発生マップを生成するディープラーニングモデルが開示されている。 【０００７】 非特許文献３には、ジオタグとテキストタグ付きのソーシャルセンシング写真を使用し、添付されたラベルからサクランボ関連の画像を抽出する技術が開示されている。 【０００８】 非特許文献４には、車載スマートフォンで撮影した動画から、桜の花を自動抽出し、準リアルタイムにユーザ間で共有する参加型センシングシステムが開示されている。 【先行技術文献】 【非特許文献】 【０００９】 B. Chen et al., "An enhanced bloom index for quantifying floral phenology using multi-scale remote sensing observations", ISPRS P & RS (2019) D.J. Dixon et al., "Satellite prediction of forest flowering phenology", Remote Sens. Environ. (2021) M.M. ElQadi et al. "The spatiotemporal signature of cherry blossom flowering across Japan revealed via analysis of social network site images", Flora (2023) Morishita, S., et al. “SakuraSensor: quasi-realtime cherry-lined roads detection through participatory video sensing by cars”, in: Proceedings of the 2015 ACM International Joint Conference on Pervasive and Ubiquitous Computing, UbiComp ’15. (2015) 【発明の概要】 【発明が解決しようとする課題】 【００１０】 花のフェノロジーを記録するために、定点観測のみならず、リモートセンシング、ソーシャルメディアデータ、街路レベルの画像など、複数のデータソースを用いることが提案されている。しかし、これらの技術では、桜の花のフェノロジーを地域レベルで精度よく検出できていない。 （【００１１】以降は省略されています）
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