準解析モデルと機械学習を組み合わせた全球湖沼水質モニタリング手法の確立

• 研究課題/領域番号: 24K01009
• 研究種目: 基盤研究(B)
• 配分区分: 基金
• 応募区分: 一般
• 審査区分: 小区分22060:土木環境システム関連
• 研究機関: 筑波大学
• 研究代表者: 松下 文経 筑波大学, 生命環境系, 准教授 (80361319)
• 研究分担者: 楊 偉 千葉大学, 環境リモートセンシング研究センター, 助教 (80725044)
• 研究期間 (年度): 2024-04-01 – 2029-03-31
• 研究課題ステータス: 交付 (2024年度)
• 配分額: 18,590千円 (直接経費: 14,300千円、間接経費: 4,290千円); 2028年度: 2,860千円 (直接経費: 2,200千円、間接経費: 660千円); 2027年度: 4,290千円 (直接経費: 3,300千円、間接経費: 990千円); 2026年度: 3,900千円 (直接経費: 3,000千円、間接経費: 900千円); 2025年度: 3,510千円 (直接経費: 2,700千円、間接経費: 810千円); 2024年度: 4,030千円 (直接経費: 3,100千円、間接経費: 930千円)
• キーワード: 湖沼水質 / 準解析モデル / 機械学習 / グローバル / 高空間解像度衛星

研究開始時の研究の概要

本研究は、準解析モデルと機械学習アプローチの利点を組み合わせ、互いの欠点を克服することにより、地球規模の湖沼水質モニタリング手法を確立することを目的としている。具体的に以下の３つのステップから構成される：（１）中空間・高波長分解能衛星画像用の準解析モデルを開発し、中空間分解能の水質データを取得する、（２）取得した水質データと中空間・低波長分解能衛星画像を用いた機械学習手法を確立する、（３）確立された機械学習の手法を用いて高空間・低波長分解能の衛星画像から全球の湖沼の水質を推定する。以上によって、世界の湖沼水質の現状と変化傾向を評価する。