インバース法を用いた海洋リモートセンシング解析アルゴリズムの開発研究

1999 Fiscal Year Annual Research Report

• Project/Area Number: 09440169
• Research Institution: Tokai University
• Principal Investigator: 大石 友彦 東海大学, 理学部, 助教授 (20231730)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 萩原 直樹 東海大学, 海洋学部, 講師 (50198652) ; 斎藤 寛 東海大学, 海洋学部, 助教授 (50235066)
• Keywords: インバース法 / 解析アルゴリズム / 海洋リモートセンシング / ニューラルネットワーク / 海色 / 海洋光学 / 放射伝達 / 植物プランクトン

Research Abstract

衛星を用いた海色リモートセンシングは海洋における1次生産の広域における空間分布、時間変動に関する貴重な知見を我々に提供してくれる。しかし、現在のリモートセンシングデータ解析アルゴリズムは経験法に基づく方法であるため、一般性が乏しく、衛星リモートセンシングが本来有しているポテンシャルを充分引き出したものではない。本研究では、この問題を解決するため、放射伝達論に立脚し、結果(海色)から結果、即ち海水固有の光学的特性(海水中に存在する物質構成とそれらの濃度によって決まる)を求めるインバース法の開発を行った。本研究では、現場で観測された照度場を充分な精度で表現できる、海水中における光の伝達モデル(水中アルゴリズム)の開発を行った。さらに、照度場を決定する要因である海植物プランクトンによる散乱関数の測定および照度場の大きな影響を与える後方散乱係数の簡便な推定法の開発を行った。これらの結果に基づき、海面直下でのスペクトル照度場より懸濁物濃度をニューラルネットワークを用い推定する方法を開発した。本方法を、実際に観測された衛星データ(OCTS)に適用し極めて良好な結果を得ることができた。開発した方法は、衛星センサの種類、季節、海域をあまり問わないという特徴を有しているため、極めて開発効率が高いアルゴリズムである。さらに、一般に用いられている経験法によるアルゴリズムでは対応できない沿岸域に対しても、有効であることが判った。しかし、本方法は抽出対象成分に対する光学的特性に関する基礎データを仮定しているため、今後これらの基礎データ収集が本方法の応用範囲を決定ずける要因になるため、さらなる基礎研究をすすめる必要がある。

Research Products

• [Publications] Tomohiko Oishi: "In-Water Algorithm for ADEOS/OCTS"J. Oceanography. 54. 431-436 (1998)
• [Publications] Tomohiko Oishi: "Spectral Albeds observation on snow field at Barrus"Polar Meteorology and Glauology. 12. 1-9 (1998)