Developing a remote sensing system for longshore sediment estimation at the research pier HORS
| Project/Area Number |
22KF0419
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| Project/Area Number (Other) |
22F22057 (2022)
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| Research Category |
Grant-in-Aid for JSPS Fellows
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| Allocation Type | Multi-year Fund (2023)
Single-year Grants (2022) |
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| Section | 外国 |
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| Review Section |
Basic Section 22040:Hydroengineering-related
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| Research Institution | National Institute of Maritime, Port and Aviation Technology |
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Principal Investigator |
伴野 雅之 国立研究開発法人海上・港湾・航空技術研究所, 港湾空港技術研究所, グループ長 (80549204)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
NGUYEN QUANG 国立研究開発法人海上・港湾・航空技術研究所, 港湾空港技術研究所, 外国人特別研究員
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| Project Period (FY) |
2023-03-08 – 2024-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2023)
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| Budget Amount *help |
¥2,300,000 (Direct Cost: ¥2,300,000)
Fiscal Year 2023: ¥1,100,000 (Direct Cost: ¥1,100,000)
Fiscal Year 2022: ¥1,200,000 (Direct Cost: ¥1,200,000)
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| Keywords | 土砂輸送 / リモートセンシング / 水深 / 衛星 / 深浅測量 / 波崎海岸 / 紅河デルタ / 鹿島灘 |
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| Outline of Research at the Start |
本研究では，衛星写真を用いた解析を実施し，衛星写真から沿岸域の水深や漂砂量・濁度を推定する。それらの推定手法によって得られたデータをもとに，one-lineモデルによる数値シミュレーションを行うことで，実際の海底地形観測を行うことなく，沿岸漂砂量を推定できるシステムの構築を目指す。なお，高い精度での沿岸漂砂量推定を行うために，現地観測データをもとにした検証を行う。
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究ではリモートセンシングにより沿岸漂砂の時空間分布を推定することを目的としており，2022年度においては衛星データから沿岸域の水深を推定する手法を確立することを目標とした。茨城県鹿島灘沿岸部を対象として，音響測深等によって得られた現地の深浅図を整理し，検証データの作成・準備を行った。これらの実測データを検証データとし，衛星データのRGBバンドのパラメータ値をもとに水深推定を行う手法の検討を進めた。また，ディープニューラルネットワーク等を利用した水深推定についても検討を進め，衛星データから時空間的な水深の変化を捉えることを目指している。当初の予定では，Xバンドレーダによる汀線抽出や波浪・流況推定を実施する予定であったが，より広域の土砂動態を把握するために，衛星による水深推定を検討する方針とした。これにより，汀線変化だけではなく，より直接的な海底地形の変化を捉えることができる可能性があり，沿岸漂砂量の推定や地形変化メカニズムの解明に寄与できる。
また，衛星データから濁度や浮遊砂濃度を推定する手法についても検討を進めている。この検討についても現地の検証データが必要であり，現地観測で得られたデータの収集を進めている。また，現地観測データに基づいた過去数十年間に河川から供給された土砂量の変化についての解析も進めており，ベトナム紅河デルタにおける河川からの供給土砂の変化について，長期的な減少傾向を定量的評価とその要因に関する考察もまとまりつつある。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
当初予定していたＸバンドレーダによるリモートセンシングから衛星写真をもとにしたリモートセンシングに切り替えたことから，文献調査等にも時間を要した。また，検証データである深浅測量結果の一部がデジタルデータではなかったことから，データの変換に時間を要した。一方で，ベトナムと日本の両国で衛星データをもとにした水深推定を行っている研究者との情報交換も進んでおり，今後急速に検討が進むことが期待できる。
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| Strategy for Future Research Activity |
ディープラーニングモデルを活用した水深推定モデルの開発を進め，2022年度に整理した実測の水深データを用いた学習と検証を行う。なお，岸沖2km，沿岸20kmの範囲で推定を行う予定である。また、現地でのサンプリングデータをもとにした濁度や漂砂量の推定手法の検討も進め，紅河沿岸の過去の土砂動態の変化に関する現地調査も実施する。
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Report
(1 results)
Research Products
(4 results)
