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. 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 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 研究目的 リモートセンシング

3. 衛星データ 表：モデル作成用データ 表：検証用データ

4. Landsat７号/ETM+とLandsat５号/TM 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８bit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 方法２ 方法１ 放射輝度 暗画素法 暗画素法 反射率 クロロフィルa推定 クロロフィルa推定 検証 検証

7. 暗画素法 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 Ｒ：センサで受信される情報 ＤＡ：大気での散乱 ＬＤＡ：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

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

9. 方法２：DN値から放射輝度への変換 L:放射輝度 Lmax:最大放射輝度 Lmin:最小放射輝度 DN:DN値 図：暗画素後放射輝度（モデル用） mW/(cm2 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 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 方法２のクロロフィルa推定式

13. モデルの検定と散布図 サンプル数　n=7 モデル作成用データ散布図（方法２）

14. Chl-a濃度(μg/l) 0~100 0~100 ・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. 100~200 100~200 200~300 200~300 300~400 300~400 400~500 400~500 500~600 500~600 推定結果 2006/9/5推定図(方法２） 2006/9/5散布図(方法２）

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