🦈 サメの採餌予測

機械学習と地理空間解析を用いて、北大西洋におけるサメの採餌ホットスポットを予測するプロジェクトです。

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📌 概要

• 衛星データと環境データ（海面温度、クロロフィル、水深など）を前処理
• LightGBM モデルで採餌確率を予測
• GeoPandas を用いて陸地を除去
• Leaflet.js によるインタラクティブなヒートマップを作成

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🚀 特徴

• 機械学習による採餌確率の推定
• GeoJSON 形式の出力（hotspots.geojson）
• 直感的なヒートマップ可視化

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⚙️ 技術スタック

• Python（pandas, geopandas, lightgbm）
• Leaflet.js（可視化）
• Natural Earth 海岸線シェープファイル

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📂 出力

• hotspots.geojson — 予測結果の地理空間データ
• 予測された採餌エリアのインタラクティブヒートマップ