リモートセンサデータからの 佐鳴湖植物プランクトンの把 握 静岡大学工学部システム工学科 前田研究室 ４年 森垣公 雄.

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1 リモートセンサデータからの 佐鳴湖植物プランクトンの把 握 静岡大学工学部システム工学科 前田研究室 ４年 森垣公 雄

2 研究目的 従来、湖水中のプランクトンの発生を把握する方法 は人の手による微視的な方法しかなかった 湖水中のプランクトンの発生・分布を巨視的に把 握する方法を開発する 佐鳴湖は汽水域で富栄養化が進んでいる 植物プランクトンが増殖してしまう リモートセンシン グ

3 衛星データ衛星衛星画像日付 Chl-a 観測日 Chl-a 濃度 (μg/l) Landsat5/TM1986/10/16 湖心 230 Landsat5/TM1991/3/41991/3/5 湖心 220 Landsat5/TM1993/2/51993/2/4 湖心 190 Landsat5/TM1993/11/4 湖心 210 Landsat5/TM1997/3/4 湖心 714 Landsat7/ETM+2000/10/142000/10/17 湖心 140 Landsat7/ETM+2003/2/252003/3/5 湖心 71 表：モデル作成用デー タ 表：検証用デー タ衛星衛星画像日付 Chl-a 観測日 Chl-a 濃度 (μg/l) Landsat5/TM2006/9/52006/9/5 湖北 110 Landsat5/TM2006/9/52006/9/5 湖心 93 Landsat5/TM2006/9/52006/9/5 湖南 49

4 Landsat ７号 /ETM+ と Landsat ５号 /TM バンド TM の波長 (μm) ETM+ の波 長 (μm) 解像度(m)種類 Band10.45~0.520.45~0.5230青 Band20.52~0.600.53~0.6130緑 Band30.63~0.690.63~0.6930赤 Band40.76~0.900.75~0.9030近赤外 Band51.55~1.751.55~1.7530短波長赤外 Band610.4~12.510.4~12.560(ETM+),120(TM)熱赤外 Band72.08~2.352.08~2.3530短波長赤外 Band80.52~0.9015緑から近赤外 表 TM と ETM ＋センサの諸元

5 ＤＮ値 衛星画像は１画素ごとに、センサの各バ ンドで観測された電磁波エネルギー（放 射輝度）をデジタル情報に換算して保存 している デジタル情報は、ＤＮ値（ Digital Number) と呼ばれ、 0~255 の８ bit データとして保存 される

6 研究の流れ 衛星画像 レジストレーション 暗画素法 放射輝度 クロロフィル a 推定 検証 暗画素法 反射率 クロロフィル a 推定 検証 方法１ 方法２

7 暗画素法 Ｒ：センサで受信される情報 Ｄ Ａ ：大気での散乱 Ｌ ＤＡ ：水面での天空光の反 射 Ｆ：射出フラックス Ｌｓ：水面での直射日光の反 射 Ｅ：それぞれのエラー項 暗画素法とは、大気補正の１つの方法である。 各スペクトルバンドの画像の水域部から放射輝度が 最小のピクセルを見つけ、その放射輝度値をすべて のピクセルから差し引く方法

8 水面での暗画素法 太陽 遠隔センサ 遠隔センサーで 捕らえられる放射 大気 水 水面での天空光の反射 大気中での 天空光の散乱 水中での太陽光の上向 き散乱 水面での直射 日光の反射 水面下からの 射出フラック ス 太陽 遠隔センサ 大気 水 太陽 遠隔センサ 大気 水

9 方法２： DN 値から放射輝度への変 換 L: 放射輝度 L max : 最大放射輝度 L min : 最小放射輝度 DN:DN 値 図：暗画素後放射輝度（モデル 用） mW/(cm 2 sr μm) 図：暗画素後放射輝度（検証 用） mW/(cm2 sr μm)

10 方法２：放射輝度（暗画素後）から反射率への変 換 反射率への変換式 ρ: 反射率 L ：放射輝度 ｄ：太陽と地球の距離 ESUN ：各バンドの大気圏外放射量 θ ：天頂角 図：反射率（モデル用）図：反射率（検証用）

11 クロロフィル a 推定モデル Chl-a の推定式 独立変数 x は、反射率のバンド間演算比 独立変数のモデルは以下の６つを準備した 回帰分析を行い、 Chl-a と相関の高い組合せをもとめ る

12 モデルの作成 方法２のクロロフィル a 推定式 モデルを選ぶ条件 １ 方法２は決定係数 0.8 以上の組合せ ２ 有意水準 5% の t 検定,F 検定を通る組合せ ( ただし、室内実験 [2] により求められた Chl-a と反射率のバンド間 演算の相関が低かった組合せを除いている） ３ 以上の条件の中でもっとも決定係数が高いものを選ぶ

13 モデルの検定と散布図 決定 係数 t 検定 (β 1 ) t 検定 (β 0 ) F 検定 t値t値t値t値 p値p値p値p値 t値t値t値t値 p値p値p値p値 F値F値F値F値 p値p値p値p値 方法 ２ 0.824.8820.0045-3.3650.02023.830.0045 モデル作成用データ散布図（方法 ２） サンプル数 n=7

14 推定結果 0~100 100~200 200~300 300~400 400~500 500~600 0~100 100~200 200~300 300~400 400~500 500~600 Chl-a 濃度 (μg/l) 2006/9/5 推定図 ( 方法２） 2006/9/5 散布図 ( 方法２） ・佐鳴湖の植物プランクトンの分布を表現することができ た ・湖心から南で植物プランクトン濃度が高く、北側で低い しかし、散布図から ・方法２では、高く濃度を推定してしまう 原因は ・ 衛星データの撮影時刻と Chl-a の観測日時・時刻が違うこ と ・検証用データと作成モデルとの季節がずれていたこと ・作成したモデルが Chl-a 低濃度に対応していない可能性が ある.

15 今後の課題 衛星と同期したデータ グランドトゥルースを行い、佐鳴湖内の 植物プランクトンの反射率などの特徴を 特定する

16 参考文献 [1] 田渕祐介，リモートセンシングデータに よる佐鳴湖汚濁状況の把握，２００５年 度静岡大学卒業論文 [2] 佐藤博信, 分光放射計を用いた水面におけ るクロロフィル濃度の評 価,http://www.kochi- tech.ac.jp/library/ron/2002/g5/infr/1055143.pdf,2002 http://www.kochi- tech.ac.jp/library/ron/2002/g5/infr/1055143.pdfhttp://www.kochi- tech.ac.jp/library/ron/2002/g5/infr/1055143.pdf