アジア水資源デジタルツインのための衛星ビッグデータとAIによる水面・積雪面変動抽出

• 研究課題/領域番号: 23K26203
• 補助金の研究課題番号: 23H01509 (2023)
• 研究種目: 基盤研究(B)
• 配分区分: 基金 (2024); 補助金 (2023)
• 応募区分: 一般
• 審査区分: 小区分22040:水工学関連
• 研究機関: 東京工業大学
• 研究代表者: 鼎 信次郎 東京工業大学, 環境・社会理工学院, 教授 (20313108)
• 研究分担者: 佐々木 織江 東京工業大学, 環境・社会理工学院, 助教 (20968474) ; 平林 由希子 芝浦工業大学, 工学部, 教授 (60377588) ; 吉川 沙耶花 長崎大学, 工学研究科, 准教授 (60785492)
• 研究期間 (年度): 2023-04-01 – 2026-03-31
• 研究課題ステータス: 交付 (2024年度)
• 配分額: 18,720千円 (直接経費: 14,400千円、間接経費: 4,320千円); 2025年度: 5,850千円 (直接経費: 4,500千円、間接経費: 1,350千円); 2024年度: 5,850千円 (直接経費: 4,500千円、間接経費: 1,350千円); 2023年度: 7,020千円 (直接経費: 5,400千円、間接経費: 1,620千円)
• キーワード: 水面 / 積雪面 / 水資源 / GEE / 深層学習

研究開始時の研究の概要

柔軟で適切な水資源管理への期待は今まで以上に高まっている。一方で、AI・ビッグデータなどの最新ハイテク手法の進展は著しい。これらの融合として、世界の水資源のデジタルツイン構築への期待は大きいが、数値モデルだけでなく、面的に観測された初期条件や境界条件面的に大いに依存するため、観測困難地域を含めた世界各地の観測情報の面的取得が必須である。本研究では、アジアにとって重要な貯水池と積雪というwater storage（貯留）に着目し、きわめて多量の衛星データと最新AI技術を駆使して、過去から現在の貯水池水面変動と積雪面変動の高時空間解像度データをアジアを対象として構築したい。