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

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1 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
静岡大学工学部システム工学科　　　　　　　　 　　　前田研究室４年　田渕　祐介

2 研究の背景・目的 従来の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 衛星リモートセンシング
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

3 研究方法 リモートセンシングデータ用解析ソフトウェアENVI 観測されたマルチスペクトルパターンを解析 ①佐鳴湖流域の土地利用状況
LANDSAT-7/ETM+撮影データ (冬季)2003年2月25日・(夏季)2003年8月4日 観測されたマルチスペクトルパターンを解析 ①佐鳴湖流域の土地利用状況 ②湖内の植物プランクトンの種類・分布 を分類し、判別関数として導出し、推定・把握する

4 研究①土地被覆分類 ■：水域 ■：市街地 ■：森林 ■：田 ■：茶畑 ■：畑 浜松市河川網図流域境界 図：土地被覆分類図
■LANDSAT-7/ETM+が 2003年2月25日に撮影した 衛星データを最大尤度法を用いて分類 ■佐鳴湖流域は 浜松市河川網図流域境界 にしたがって定義した ■：水域 ■：市街地 ■：森林 ■：田 ■：茶畑 ■：畑 図：土地被覆分類図

5 佐鳴湖流域の土地被覆割合 冬季 夏季 ■両時期とも大半は市街地 ■冬季よりも夏季のほうが 植生帯が多い
　植生帯が多い 夏季 図：土地被覆分類結果による佐鳴湖流域内の土地被覆割合(上：冬季、下：夏季)

6 分類の精度評価 表：土地被覆分類精度 項目 冬季分類精度(%) 夏季分類精度(%) 水域 97.2 86.4 市街地 92.9 88.7
森林 80.0 74.4 田 65.3 78.7 茶畑 55.4 54.2 畑 56.7 78.3

7 各バンドで観測されたデータの分布(植生帯)
森林 茶畑 田 畑

8 土地被覆の判別関数 尤度関数 トレーニングデータに基づく推定の土地被覆判別関数 ・X：分類対象画素におけるバンド1~8の値
・∑k：分類項目のトレーニングデータのバンド間分散共分散 トレーニングデータに基づく推定の土地被覆判別関数

9 考察①土地利用の推定 ■LANDSATの衛星データを用いて、佐鳴湖 流域の土地利用の状況を推定することは可能 であると言える 　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　しかし、・・・

10 考察①土地利用の推定 ■分類精度に大きく左右されるので、正確な推 定のために基準とする地図データ、衛星データ
は最新かつ同時期のものが望ましい ■多時期データがあれば、季節変化を見ること が出来、分類が困難な植生帯をより詳細に分類 することが出来るのではないか

11 研究②佐鳴湖内の観察 (ⅰ)単バンド画像 佐鳴湖内を 表示し、比較する (ⅱ)NDVI画像 県土木部の2003年3月・夏季水質調査データ
　　　　　　　　　(ⅰ)単バンド画像 　　　　　　　　　(ⅱ)NDVI画像 佐鳴湖内を　　　　　　　　　　　　　表示し、比較する 植物プランクトンがどの程度活発に活動している かということに影響を受けて値が変化する 植生指標NDVI：バンド3とバンド4の値から 算出される値で、クロロフィル濃度に相関がある 県土木部の2003年3月・夏季水質調査データ 　　　　・佐鳴湖植物プランクトン同定結果 　　　　・クロロフィルa濃度測定結果 　　　　　　　　　　　　　　　　　　　との突き合わせ

12 単バンド画像の比較結果 NDVI画像比較結果 冬 夏 Band4：植生の活性度を示す 冬のほうが高い
　高 　低 　高 　低 冬 夏 図：佐鳴湖内をNDVIで観測した結果(左図：冬季、右図：夏季) 図：佐鳴湖内をバンド4で観測した結果(左図：冬季、右図：夏季) Band4：植生の活性度を示す　　　　　冬のほうが高い NDVI：クロロフィル濃度を示す　　　　　冬のほうが高い

13 植物プランクトン同定結果 優先種－冬：珪藻綱、渦鞭毛藻綱、黄金色藻綱 夏：珪藻綱、緑藻綱、クリプト藻綱 夏表層 冬表層 細胞数／ml
図：佐鳴湖湖心植物プランクトン同定結果(2003年3月4日、7月28日) 優先種－冬：珪藻綱、渦鞭毛藻綱、黄金色藻綱 　　　　　　夏：珪藻綱、緑藻綱、クリプト藻綱

14 クロロフィルa濃度測定結果 表：クロロフィル濃度測定結果 測定値 佐鳴湖北 佐鳴湖心 佐鳴湖南 夏 表層平均 68 83 80 最大値 87
93 89 最小値 54 61 冬 59 69 77 51 72 86 66 65 71 (2003年県土木部水質調査データ／クロロフィルa濃度３/4,5と7/28,29測定より) 夏の方が全体的に高い

15 考察②佐鳴湖内の観察 ■単バンド画像(Band4)とNDVI画像 →冬より夏のほうが値が高いと推定 ■同定結果 →時期ごとに優先種存在
　　　　　　　　 　　→冬より夏のほうが値が高いと推定 ■同定結果 →時期ごとに優先種存在 ■水質調査 →夏の方がChl.a濃度が高い Band4とNDVIの画像が ■植物プランクトンの種(綱)の差異 ■植物プランクトンの活動状況の差異 を反映しているのではないか　　　　　　　　　　　　　　　

16 考察②湖内の観察 ■現状では植物プランクトンの種(または綱)を 特定し、その分布を把握することは困難である と言える
■特定するには、種(綱)ごとのスペクトルの反 射(吸収)率をグランドトゥルースを用いるによっ て特定する必要がある

17 今後の課題 ■土地被覆分類精度を向上させる ■多時期のデータについて解析を行い、季節 　の変化を見る ■グランドトゥルース

18 ご清聴ありがとうございました