2019 Fiscal Year Annual Research Report
Development of SAV Classification Method using Satellite Remote Sensing
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18H01569
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| Research Institution | Kyoto University |
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Principal Investigator |
山敷 庸亮 京都大学, 総合生存学館, 教授 (20335201)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
辰己 賢一 東京農工大学, (連合)農学研究科(研究院), 准教授 (40505781)
石川 可奈子 滋賀県琵琶湖環境科学研究センター, 総合解析部門, 専門研究員 (80393180)
須崎 純一 京都大学, 工学研究科, 准教授 (90327221)
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| Project Period (FY) |
2018-04-01 – 2021-03-31
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| Keywords | GCOM-C / 植物プランクトン / 軟体サンゴ / 沈水植物 / 電離放射線 / 深層学習 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
2019年度は、琵琶湖南湖における船舶・ダイバーによる沈水植物および反射率観測および、北湖における大型観測船による植物プランクトン空間分布および反射率観測を引き続き行ったが、沈水植物の繁茂状況は2018年度同様、その前の二年間に比して十分ではなかった。そのため、以下のとおりの研究課題に注力した（１）琵琶湖においては、クロロフィルa濃度、異なる植物プランクトンの分布状況の観測とそれぞれの反射率特性の実験室における実測結果を基に構築した空間分布の再現と、海外の湖のクロロフィルa分布状況の再現を同様に行った。結果、琵琶湖、北米五大湖におけるクロロフィルa濃度の分布状況の空間分布出力アルゴリズムをGCOM-C SGLI(しきさい衛星多波長光学放射計)の出力結果からの回帰式を同定し、琵琶湖における特徴的な三種類（珪藻・藍藻・緑藻）の植物プランクトンの空間分布状況を用いた推定モジュールの枠組みの構築を行った。（２）2018年度以降まとまった十分な分布状況が観測できない琵琶湖における沈水植物に代わり若狭湾の藻場や田辺湾における軟体サンゴ（オオトゲトサカ・キイロトサカ）の分布状況の調査を継続し、深層学習を用いた水中における判別手法を開発した。同時に調査水域での反射率測定等を継続し、人工衛星データからどれくらいこれらの分布状況を把握できるかについての理論的考察を行った。（３）全球湖貯水池レポジトリ(GLR)とリモートセンシングによる沈水植物判別技術についてUNESCO-IHPとともに世界水週間(WWW)での共同セッションを行いESAなどと共同で研究成果の発表を行った。（４）本研究における大気中における非電離放射線および電離放射線の透過吸収解析技術を応用し、さらにJAEAやNASA/GSFCとの協力を通じて地球や他の惑星における電離放射線強度の推定を行い論文発表および記者発表を行った。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
琵琶湖における沈水植物の繁茂状況が十分でない点については、琵琶湖の予想外の生態系の応答であるため、このことによる研究成果不達成の状況を回避し、かつ、当初以上の応用技術と成果を得られるように尽力した。（１）琵琶湖、北米五大湖におけるクロロフィルa濃度の分布状況再現のアルゴリズムをGCOM-C SGLIの出力結果からの比較的シンプルな形の回帰式の同定と、琵琶湖における特徴的な三種類（珪藻・藍藻・緑藻）の植物プランクトンの空間分布状況の推定モジュールを構築した。（２）田辺湾における軟体サンゴ（オオトゲトサカ・キイロトサカ）に対して深層学習を用いた水中における判別手法を開発した。（３）全球湖貯水池レポジトリ(GLR)とリモートセンシングによる沈水植物判別についてUNESCO-IHPとともに世界水週間(WWW)での共同セッションを行い成果の発表を行った。（４）大気中での電離放射線解析を応用し、航空機被曝を含む地球や他の惑星における電離放射線強度の推定を行い論文発表を行った。これらにより、(a)水中における異なる波長特性（反射率特性）を持つ生物を主に可視光を用いて判定する技術の開発が進み、これが人工衛星におけるバンドシグナルとして検出可能であるかどうかについての検証を進めた。また、人工衛星で判別できないスケールの光学シグナルを、深層学習を用いたアルゴリズムにより解析を行った。また、開発したGCOM-C SGLIデータを用いたアルゴリズムにより、植物プランクトンん濃度全般の推定方法における湖への応用に広く適用可能である。これらのことから、衛星データを用いた解析とその応用において成果は大きいと考えられる。
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| Strategy for Future Research Activity |
令和２年度には田辺湾での調査と軟体サンゴ分布状況の深層学習による解析を進め、さらに深度毎のデータをうまく解析し、人工衛星データからこれらの分布状況を判別可能なルゴリズム策定を試みる。特に、水中において減衰率が高い赤色波長域シグナルがどの程度水の外から確認できるかどうかについて、詳細な解析を進めていく予定である。また、GCOM-Cを用いた琵琶湖および複数の湖における異なる植物プランクトンの分類アルゴリズムの策定、このアルゴリズムの他の湖への応用を進める。また、当初の目的であった琵琶湖の沈水植物分布については、繁茂状況は2016年度よりは少なくなるが、2018/2019年の状況の再現・比較を通じて、琵琶湖における空間分布の経年変化にGCOM-C SGLIが活用できるべく開発を進める。また、成果のインターネットを通じた発信に努める。
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