Establishing a global lake water quality monitoring method by combining semi-analytical models and machine learning

• Project/Area Number: 24K01009
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 22060:Environmental systems for civil engineering-related
• Research Institution: University of Tsukuba
• Principal Investigator: 松下 文経 筑波大学, 生命環境系, 准教授 (80361319)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 楊 偉 千葉大学, 環境リモートセンシング研究センター, 助教 (80725044)
• Project Period (FY): 2024-04-01 – 2029-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2024)
• Budget Amount: ¥18,590,000 (Direct Cost: ¥14,300,000、Indirect Cost: ¥4,290,000); Fiscal Year 2028: ¥2,860,000 (Direct Cost: ¥2,200,000、Indirect Cost: ¥660,000); Fiscal Year 2027: ¥4,290,000 (Direct Cost: ¥3,300,000、Indirect Cost: ¥990,000); Fiscal Year 2026: ¥3,900,000 (Direct Cost: ¥3,000,000、Indirect Cost: ¥900,000); Fiscal Year 2025: ¥3,510,000 (Direct Cost: ¥2,700,000、Indirect Cost: ¥810,000); Fiscal Year 2024: ¥4,030,000 (Direct Cost: ¥3,100,000、Indirect Cost: ¥930,000)
• Keywords: 湖沼水質 / 準解析モデル / 機械学習 / グローバル / 高空間解像度衛星

Outline of Research at the Start

本研究は、準解析モデルと機械学習アプローチの利点を組み合わせ、互いの欠点を克服することにより、地球規模の湖沼水質モニタリング手法を確立することを目的としている。具体的に以下の３つのステップから構成される：（１）中空間・高波長分解能衛星画像用の準解析モデルを開発し、中空間分解能の水質データを取得する、（２）取得した水質データと中空間・低波長分解能衛星画像を用いた機械学習手法を確立する、（３）確立された機械学習の手法を用いて高空間・低波長分解能の衛星画像から全球の湖沼の水質を推定する。以上によって、世界の湖沼水質の現状と変化傾向を評価する。