Development of sediment runoff warning system around culture farm by satellite, acoustic, and numerical model

2021 Fiscal Year Final Research Report

• Project/Area Number: 19H04292
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
• Allocation Type: Single-year Grants
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 64010:Environmental load and risk assessment-related
• Research Institution: Hiroshima University
• Principal Investigator: Sakuno Yuji 広島大学, 先進理工系科学研究科(工), 准教授 (20332801)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 陸田 秀実 広島大学, 先進理工系科学研究科(工), 教授 (80273126) ; 谷口 直和 広島大学, 先進理工系科学研究科(工), 助教 (30711733)
• Project Period (FY): 2019-04-01 – 2022-03-31
• Keywords: リモートセンシング / 衛星 / 音響トモグラフィー / 数値モデル / 豪雨災害 / 濁度

Outline of Final Research Achievements

The main result of this research is the construction of a high-frequency, high-resolution surface turbidity distribution estimation algorithm that combines multiple satellite data such as the satellites Landsat-8 and GCOM-C. In addition, we conducted a transmission / reception test experiment in the actual sea area by improving the transmission / reception device of the acoustic tomography equipment for the flow of turbidity, and confirmed that detailed time changes of the path average flow velocity can be measured. Furthermore, as a numerical model, the data assimilation method was introduced into the Euler-Lagrange type mixed phase flow model for both surface turbidity distribution data by satellite data and turbidity data by particle size at the river mouth by acoustic tomography. The usefulness was verified as well as the conversion.

Free Research Field

リモートセンシング

Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements

リモートセンシングによる濁度推定アルゴリズム開発は，比較的古くからおこなわれてきたが，水中の鉛直流動把握や予測の難しさから，現場で衛星データが利用されることは非常に少ない．本研究の成果は，このような困難な問題を音響トモグラフィーや数値モデルといった技術を融合して，解決しようとするものであり，学術的に非常に意義深い．また，近年，多発する豪雨災害への対応は喫緊の課題と言える．特に，災害時の海の情報は一般には得にくく，このようなリモートセンシング（衛星・音響を含む）技術や数値モデルによる自動情報開示システムは社会的意義が極めて大きいと考えられる．