| 研究分担者 |
平野 高司 北海道大学, 大学院・農学研究院, 教授 (20208838)
波多野 隆介 北海道大学, 大学院・農学研究院, 教授 (40156344)
山田 浩之 北海道大学, 大学院・農学研究院, 助教 (10374620)
石井 一暢 北海道大学, 大学院・農学研究院, 准教授 (70301009)
海津 裕 北海道大学, 大学院・農学研究院, 准教授 (70313070)
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| 研究概要 |
本研究では空間情報を高度に活用して湖沼群の水環境形成機構を解明し,数理工学的手法に基づいて回復策を提案できる方法論の提案を目的とした。リモートセンシングのグランドトゥルースとなる分光放射・水環境データを自動収集できる自律移動観測ボートシステムの開発,水・物質収支のモニタリングと解析,ニューラルネットワークによる非線形物質収支モデルの構築,低空・衛星リモートセンシングによる広域評価,そして遺伝的アルゴリズム(GA)を利用した物質収支モデル逆解析による環境回復策の提案を行う。
ニューラルネットワーク非線形モデルによる物質収支モデルの構築に着手した。水・物質循環に与える影響を予測・評価するシミュレーションモデルを開発し,水環境形成機構の定量化手法を考案することが目的である。具体的には物質収支モデルの構造設計をおこなった。観測・調査した項目を説明変数としてニューラルネットワークによる非線形モデリングをおこなった。説明変数は慣行の多変量解析法のステップワイズ法により決定した。
水質濃度推定のためのハイパースペクトル基礎試験を室内において実施した。この試験の目的は精密にコントロールされた環境下で分光放射計により湖沼の分光反射特性を把握して,スペクトル情報によって水質推定するうえで影響する因子を同定し,その補正法を検討することにある。具体的には太陽光,水深の影響が認められた。太陽光については照度計を用いて補償する方法を考案した。また,水深については超音波による湖底プロフィールを取得できるようシステムに改良した。
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