瀬戸内の藻場を識別するリモートセンシングデータ解析

カテゴリ: 部門大会

論文No: MC3-2

グループ名: 【C】2022年電気学会電子・情報・システム部門大会

発行日: 2022/08/24

タイトル(英語): Satellite Remote Sensing Data Analysis for Seagrass Beds in Seto Inland Sea

著者名: 関田 隆一（福山大学）

著者名(英語): Ryuichi Sekita (Fukuyama University)

キーワード: 海洋観測|検証|底質指標底質指標|Marine Observation|Verification|Botom Index

要約(日本語): 福山大学では2017年度からブランディング研究として「瀬戸内の里山・里海学」を実施し、その一環で瀬戸内沿岸域における藻場の分布に着目した研究を行ってきた。里海の豊かさを藻場の生育状況をパラメータとしてリモートセンシングデータを使って定量化し、持続的な状態モニターにより藻場の経年変化を把握する技術を確立することが本研究の目的である。本研究は、藻場が海岸周辺の人の活動により受ける影響及び里山から河川を伝って排出する砂等で受ける影響の定量的モデル化まで踏み込んだものであり、これは従来研究になく意義が大きいと言える。
本発表では、リモートセンシングデータから広島県尾道市因島周囲の藻場を識別する解析を行うための技法と精度向上を目指した補正技法の構築、解析結果と現地調査による精度検証を議論し、藻場の経年変化、季節変化及び陸域の活動による影響まで討議するものである。