2021/11/02 更新

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ワタナベ シュンタロウ
渡部 俊太郎
WATANABE Shuntaro
所属
理工学域理学系 理工学研究科(理学系) 理学専攻 生物学プログラム 助教
職名
助教
連絡先
メールアドレス

学位

  • 博士(環境科学) ( 2014年11月   滋賀県立大学 )

研究キーワード

  • 植物生態学

研究分野

  • ライフサイエンス / 生態学、環境学

  • 環境・農学 / 環境動態解析

  • ライフサイエンス / 森林科学

経歴

  • 鹿児島大学   理工学域理学系 理工学研究科(理学系) 理学専攻 生物学プログラム   助教

    2020年4月 - 現在

  • 鹿児島大学   理工学域理学系 理工学研究科(理学系) 地球環境科学専攻   助教

    2020年3月

所属学協会

  • 種生物学会

  • 日本生態学会

 

論文

  • Shuntaro Watanabe;Yuri Maesako .  Co-occurrence pattern of congeneric tree species provides conflicting evidence for competition relatedness hypothesis .  PeerJ   2021年11月査読

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    担当区分:筆頭著者, 責任著者   記述言語:英語   掲載種別:研究論文(学術雑誌)  

    DOI: 10.7717/peerj.12150

  • Shuntaro Watanabe, Kazuaki Sumi, Takeshi Ise .  Identifying the vegetation type in Google Earth images using a convolutional neural network: a case study for Japanese bamboo forests .  BMC Ecology20 ( 1 )   2020年12月査読

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    掲載種別:研究論文(学術雑誌)   出版者・発行元:Springer Science and Business Media LLC  

    <title>Abstract</title><sec>
    <title>Background</title>
    Classifying and mapping vegetation are crucial tasks in environmental science and natural resource management. However, these tasks are difficult because conventional methods such as field surveys are highly labor-intensive. Identification of target objects from visual data using computer techniques is one of the most promising techniques to reduce the costs and labor for vegetation mapping. Although deep learning and convolutional neural networks (CNNs) have become a new solution for image recognition and classification recently, in general, detection of ambiguous objects such as vegetation is still difficult. In this study, we investigated the effectiveness of adopting the chopped picture method, a recently described protocol for CNNs, and evaluated the efficiency of CNN for plant community detection from Google Earth images.


    </sec><sec>
    <title>Results</title>
    We selected bamboo forests as the target and obtained Google Earth images from three regions in Japan. By applying CNN, the best trained model correctly detected over 90% of the targets. Our results showed that the identification accuracy of CNN is higher than that of conventional machine learning methods.


    </sec><sec>
    <title>Conclusions</title>
    Our results demonstrated that CNN and the chopped picture method are potentially powerful tools for high-accuracy automated detection and mapping of vegetation.


    </sec>

    DOI: 10.1186/s12898-020-00331-5

    その他リンク: http://link.springer.com/article/10.1186/s12898-020-00331-5/fulltext.html

  • Shuntaro Watanabe, Kazuaki Sumi, Takeshi Ise .  Identifying the vegetation type in Google Earth images using a convolutional neural network: a case study for Japanese bamboo forests .  BMC Ecology   2020年11月査読

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(学術雑誌)  

  • 渡部俊太郎, 大西信徳, 皆川まり, 伊勢武史 .  深層学習による画像認識技術の生態学への応用 -植物種と植生の識別を中心に- .  保全生態学研究   2020年3月査読

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    記述言語:日本語   掲載種別:研究論文(学術雑誌)  

  • 渡部俊太郎, 大西信徳, 皆川まり, 伊勢武史 .  深層学習による画像認識技術の生態学への応用-植物種と植生の識別を中心に- .  保全生態学研究   2020年3月査読

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    担当区分:筆頭著者, 責任著者   記述言語:日本語   掲載種別:研究論文(学術雑誌)  

  • 前迫ゆり、渡部俊太郎、中野智之 .  田辺湾畠島の植生 .  地域自然史と保全41 ( 2 ) 131 - 141   2020年査読

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    記述言語:日本語   掲載種別:研究論文(学術雑誌)  

  • 前迫ゆり、渡部俊太郎、中野智之 .  田辺湾畠島の植生 .  地域自然史と保全   2019年12月査読

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    記述言語:日本語   掲載種別:研究論文(学術雑誌)  

  • Takeshi Ise, Shigeki Ikeda, Shuntaro Watanabe, Kazuhito Ichii .  Regional-scale data assimilation of a terrestrial ecosystem model: leaf phenology parameters are dependent on local climatic conditions. .  Frontiers in environmental science   2018年9月査読

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(学術雑誌)  

    DOI: https://doi.org/10.3389/fenvs.2018.00095

  • Shuntaro Watanabe, Koh‑Ichi Takakura, Yuko Kaneko, Naohiko Noma, Takayoshi Nishida .  Skewed male reproductive success and pollen transfer in a small fragmented population of the heterodichogamous tree Machilus thunbergii. .  Journal of Plant Research   2018年2月査読

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(学術雑誌)  

  • Watanabe S, Sumi K, Ise T .  Using deep learning for bamboo forest detection from Google Earth images. .  bioRxiv   2018年

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(学術雑誌)  

  • Watanabe S, Takakura K, Kaneko Y, Noma N, Nishida T .  Skewed male reproductive success and pollen transfer in a small fragmented population of the heterodichogamous tree Machilus thunbergii. .  Journal of Plant Research131   623 - 631   2018年査読

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(学術雑誌)  

  • Ise T, Ikeda S, Watanabe S, Ichii K .  Regional-scale data assimilation of a terrestrial ecosystem model: leaf phenology parameters are dependent on local climatic conditions. .  Frontiers in Environmental Science6   1 - 10   2018年査読

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(学術雑誌)  

  • Shuntaro Watanabe, Yuko Kaneko, Yuri Maesako, Naohiko Noma .  Detecting the Early Genetic Effects of Habitat Degradation in Small Size Remnant Populations of Machilus thunbergii Sieb. et Zucc. (Lauraceae) .  International Journal of Forestry Research   2017年2月査読

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    担当区分:筆頭著者, 責任著者   記述言語:英語   掲載種別:研究論文(学術雑誌)  

    DOI: https://doi.org/10.1155/2017/9410626

  • Shuntaro Watanabe, Yuko Kaneko, Yuri Maesako, Naohiko Noma .  Detecting the Early Genetic Effects of Habitat Degradation in Small Size Remnant Populations of Machilus thunbergii Sieb. et Zucc. (Lauraceae) .  International Journal of Forestry Research2017   2017年査読

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(学術雑誌)   出版者・発行元:Hindawi Limited  

    Habitat degradation caused by human activities has reduced the sizes of many plant populations worldwide, generally with negative genetic impacts. However, detecting such impacts in tree species is not easy because trees have long life spans. Machilus thunbergii Sieb. et Zucc. (Lauraceae) is a dominant tree species of broad-leaved evergreen forests distributed primarily along the Japanese coast. Inland habitats for this species have become degraded by human activities. To investigate the effects of habitat degradation on genetic structure, we compared the genetic diversities of mature and juvenile trees of five M. thunbergii populations around Lake Biwa in Japan. Allelic diversity was influenced by past lineage admixture events, but the effects of forest size were not clear. On the other hand, the inbreeding coefficient of the juvenile stage was higher in small populations, whereas large populations maintained panmictic breeding. Also, the extent of genetic differentiation was greater in juveniles than in mature trees. We detected the early genetic effects of habitat degradation in small, isolated M. thunbergii populations, indicating that habitat degradation increases inbreeding and genetic differentiation between populations.

    DOI: 10.1155/2017/9410626

    Scopus

  • Shuntaro Watanabe, Naohiko Noma, Takayoshi Nishida .  Flowering phenology and mating success in the heterodichogamous tree Machilus thunbergii Sieb. et Zucc (Lauraceae). .  Plant Species Biology   2016年3月査読

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    担当区分:筆頭著者, 責任著者   記述言語:英語   掲載種別:研究論文(学術雑誌)  

    DOI: https://doi.org/10.1111/1442-1984.12078

  • Shuntaro Watanabe, Yuko Kaneko, Yuri Maesako, Naohiko Noma .  Range expansion and lineage admixture of the Japanese evergreen tree Machilus thunbergii in central Japan .  Journal of Plant Research   2014年11月査読

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    担当区分:筆頭著者   記述言語:英語   掲載種別:研究論文(学術雑誌)  

    DOI: https://doi.org/10.1007/s10265-014-0650-2

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書籍等出版物

  • Monitoring tropical insects in the 21st century 国際共著

    Greg Lamarre, Tom Fayle, Simon Segard, Benita Laird-Hopkins, Akihiro Nakamura, Daniel Souto-Vilarósa, Shuntaro Watanabe, Yves Basset( 担当: 共著)

    Elsevier  2020年3月 

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    記述言語:英語 著書種別:学術書

    DOI: https://doi.org/10.1016/bs.aecr.2020.01.004

  • Monitoring tropical insects in the 21st century

    Lamarre GP, Fayle TM, Segar ST, Laird-Hopkins B, Nakamura A, Souto-Vilarós D, Watanabe S, Basset Y( 担当: 分担執筆)

    2020年3月 

MISC

  • マクロ生物学分野における画像認識・識別技術の利用 招待

    渡部俊太郎, 伊勢武史

    画像ラボ   32 ( 1 )   45 - 50   2021年1月

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    担当区分:筆頭著者, 責任著者   記述言語:日本語   掲載種別:記事・総説・解説・論説等(商業誌、新聞、ウェブメディア)  

受賞

  • Plant Species Biology Best Paper Award

    2017年   種生物学会  

    渡部 俊太郎

共同研究・競争的資金等の研究

  • 植物らしさとは何か:ディープラーニングによる革新的な植生自動識別手法の開発と応用

    2018年4月

    文部科学省  科学研究費補助金(基盤研究(B)) 

    伊勢 武史

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    資金種別:競争的資金

 

担当経験のある授業科目

  • 森林環境学I

    機関名:滋賀県立大学

  • 基礎スキル演習1

    機関名:大阪産業大学 人間環境学部

  • フィールドプラクティス2

    機関名:大阪産業大学 デザイン工学部

  • フィールドスタジオ演習2

    機関名:大阪産業大学 人間環境学部