2018 Fiscal Year Annual Research Report
Algorithm development for the identification of Phytoplankton Functional Types (PFTs) with optical hyperspectral data in the coastal waters
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16K16182
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| Research Institution | Hokkaido University |
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Principal Investigator |
伊佐田 智規 北海道大学, 北方生物圏フィールド科学センター, 准教授 (80725359)
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| Project Period (FY) |
2016-04-01 – 2019-03-31
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| Keywords | 植物プランクトン / ハイパースペクトル / 沿岸域 / 植物プランクトン機能分類 / リモートセンシング / 光吸収係数 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究は，広範囲の波長帯を連続的に測定できるハイパースペクトル分光データから，海洋における4種類の植物プランクトン機能グループ（Phytoplankton Functional Types, PFT）の優占を識別可能とするマルチプルPFT識別モデルを開発することが目的である．このモデルの完成により，現場観測データから得られる植物プランクトンの全体群集の推定精度が著しく向上するだけでなく，衛星を含めたリモートセンシング技術，特にハイパースペクトルセンサーからのPFT高精度推定が可能となり，海洋の生物地球化学的循環の更なる理解，および水産業分野に貢献することができる．モデル開発に必要となる現場観測データは，初年度から最終年度まで継続して船舶観測を実施し集積した．モデルの検証や高精度化には広いダイナミックレンジ（濃度レンジ）が必要不可欠であるため，北海道沿岸域から小笠原諸島近海の亜熱帯域までの広い範囲で観測を行った．さらに，現場から単離された藍藻類（シアノバクテリア）および緑藻類の培養株を用いた参照ハイパースペクトルデータベースも構築した．これまでに得られたデータを基に，ハイパースペクトルデータの2階微分分光スペクトル解析を行い，珪藻類のみ識別可能だったモデルを藍藻類および緑藻類の優占も識別可能なモデルへと拡張することに成功した．成果の一部を最終年度までに国内外の学会，および国際誌に発表した．しかしながら，本研究で渦鞭毛藻類が優占していた水塊に遭遇する機会に恵まれなかったため，渦鞭毛藻類が優占した水塊でのモデル推定の検証が課題として残された．本研究で行った計算結果の中で，渦鞭毛藻類が優占している，とモデルが間違った結果へと導くことはなかったため，モデルが正しく機能していると考えられるが，今後，渦鞭毛藻類が優占した水塊でのモデル推定の検証が必要不可欠である．
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