1.画像処理とコンピュータービジョン：高度な画像処理アルゴリズムは、水中車両またはドローンに取り付けられたカメラでキャプチャされた水中画像またはビデオを分析できます。これらのアルゴリズムは、個々の魚を検出および追跡し、グループ内のパターンと構造を特定して、学校を形成するかどうかを判断できます。
2。音響センシングとソナー：音波の送信とエコーの分析を含むソナー技術は、魚の学校を検出および監視するために使用できます。集合的な水泳音など、魚の学校が生産する音響署名は、他の水中音と区別して、学校を識別できるようにすることができます。
3。機械学習と人工知能：機械学習アルゴリズムは、水中画像またはソナーデータの大規模なデータセットでトレーニングして、魚の学校に関連するパターンを認識できます。これらのアルゴリズムを使用して、手動介入を必要とせずに、魚の学校をリアルタイムで自動的に識別および分類できます。
4。リモートセンシングと衛星画像：衛星リモートセンシング技術を使用して、海面近くの魚の学校の大規模な動きとパターンを監視できます。衛星画像を分析し、水の色や温度の変化などの関連情報を抽出することにより、研究者は魚の学校の存在と分布を推測できます。
5。自律水中車両（AUV）：センサー、カメラ、ソナーシステムを装備したAUVは、水中を自律的にナビゲートし、魚の学校のデータを収集できます。これらの車両は、特定のパターンまたは検索領域に従うようにプログラムでき、収集されたデータを研究者に送信して、魚の学校の分析と識別を行うことができます。
6。無線周波数識別（RFID）：個々の魚に取り付けられたRFIDタグを使用して、動きと相互作用を追跡できます。これらのタグからの信号を監視することにより、研究者は近くで一緒に泳ぐ魚を特定し、学校の存在を示すことができます。
これらの方法と技術により、魚の学校の自律的かつ客観的な識別が可能になり、人間の観察だけに依存することなく、その行動、分布、ダイナミクスに関する貴重な洞察を提供します。
