| 研究課題/領域番号 |
09440169
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| 研究種目 |
基盤研究(B)
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 研究分野 |
気象・海洋・陸水学
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| 研究機関 | 東海大学 |
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研究代表者 |
大石 友彦 東海大学, 理学部, 助教授 (20231730)
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| 研究分担者 |
萩原 直樹 東海大学, 海洋学部, 講師 (50198652)
斎藤 寛 東海大学, 海洋学部, 助教授 (50235066)
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| 研究期間 (年度) |
1997 – 1999
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| キーワード | インバース法 / 解析アルゴリズム / 海洋リモートセンシング / ニューラルネットワーク / 海洋光学 / 海色 / 放射伝達 / プランクトン |
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| 研究概要 |
衛星を用いた海色リモートセンシングは海洋における1次生産に関し広域な空間分布、時間変動などに関し、貴重な情報を提供してくれる。しかし現在のリモートセンシングデータ解析アルゴリズムは経験法に基づく方法であるため、一般性が乏しく、衛星リモートセンシングが本来有しているポテンシャルを十分に引き出したものではない。本研究では、この問題を解決するため、放射伝達論に立脚し、結果(海色)から原因(海水の光学的特性)を求める、インバース法の開発を行った。また、インバースを行うためには、十分な精度で海水中における照度場を表現できる"光の伝達モデルの開発"と"照度場に大きな影響を与える後方散乱係数"に関する情報が基礎データとして不可欠であるため、これらの研究開発を行い、比較的満足のいく結果を得た。これらの結果に基づき海面直下でのスペクトル照度場より懸濁物濃度をニューラルネットワークで推定する方法を開発した。本法をOCTSデータに適用し適用し極めて良好な結果を得た。開発した方法は、衛星センサの種類、季節、海域をあまり問わないという特徴を有しているため、極めて、開発効率の高いアルゴリズムである。また、経験法では対応できない沿岸域にも有効であることが判明した。しかし、本方法は抽出対象物質に関する光学的特性が存在することを仮定しているため、今後基礎データの収集が今後の適用範囲を決定づける要因になるため、さらなる基礎研究をすすめる必要がある。
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