国立環境研究所は、高山帯で撮影された画像（一般的なカラー写真と同等）を面的な地理情報に変換するPythonパッケージ ’alproj ’を開発した。高山帯の低木や高山植物は気候変動の影響を受けやすく、融雪の早期化に伴う群落減少などが懸念されている。継続的なモニタリングの必要性が高まっていることから、同研究所は中部山岳地域の高山帯（標高：2,500ｍ以上）などに在る山小屋の協力を得て、タイムラプスカメラを用いた毎時・定点撮影を行っている。コスト・解像度・周波数の面で十分な精度が確保できており、雪解け水や植生季節の観察に力を発揮している。本研究では、タイムラプス画像の利点を活かした「植生分類」と、横から撮影した画像を真上から撮影したように整形（補正）する「オルソ化」などを駆使し、高山植生の分布を直接把握できるマップの描画を試行している。植生分類には“夏～秋の葉色変化パターン”を利用しており、さらに時系列データに適した「深層学習モデル」を用いることで画素値の特徴に基づく7カテゴリーの分類を実現した（例：ササ類、ハイマツ等）。また、オルソ化においては、航空写真と地形モデルを組み合わせることで、精度悪化につながるカメラの画角やレンズ歪み等を解消した。気候変動影響モニタリング（高山帯）観測サイトのひとつ・立山室堂山荘のタイムラプスカメラを用いて一連の処理を実行した結果、従来は困難であった広域にわたる継続的な高山植生分布の把握に応用できることが確認された。気候変動影響の早期発見や高山植物の保全への応用が期待される（掲載誌：Remote Sensing in Ecology and Conservation、DOI： 10.1002/rse2.364）。
