航空ドローンを用いた沿岸域懸濁物監視手法の開発:低気圧イベント後における北海道常呂川河口周辺のケーススタディ

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タイトル別名
  • Development of Turbidity Monitoring Methods Over the Coastal Zone Using Aerial Drone : Case Study in the Estuary of Tokoro, Hokkaido, Japan, After Low Pressure Events
  • コウクウ ドローン ヲ モチイタ エンガンイキ ケンダクブツ カンシ シュホウ ノ カイハツ テイキアツ イベント ゴ ニ オケル ホッカイドウ トコロガワ カコウ シュウヘン ノ ケーススタディ

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抄録

オホーツク海北海道沿岸地域はホタテ貝の養殖が盛んであるが,この地域を流れる河川から,低気圧イベントなどの後に供給される懸濁物による被害が問題となってきている。このため簡便で広範囲の懸濁物をモニタリングする方法の開発が望まれている。本研究は,道東常呂町を流れる常呂川の河口域を対象として,特殊な装置を必要としない航空ドローン搭載カメラのみによる濁度モニタリング方法を開発することを目的とする。計測用ではない一般向けカメラの特性は非公開の場合が多く,このようなカメラを計測に用いるには,その特性を対象物に合わせて解析する必要がある。本手法では,常呂川の河口で濁水を採水し,採水箇所でドローンをホバリングさせ河川表面を撮影し,撮影された画像と標準白板から河川表面の反射率を算出して,反射率と濁度の関係を線形回帰モデルと指数回帰モデルで比較した。線形回帰モデルのRMSEおよび指数回帰モデルでのRMSEを比較した結果,このドローンに搭載されたカメラは指数回帰モデルを用いた場合に濁度の再現性が高いことがわかった。しかしながら,本手法の精度は,河川の定常状態での低濁度を監視するには不十分である。検出精度を向上させるためには,植物プランクトンなどの有機懸濁物との同時観測が必要である。

The coastal area of Hokkaido bordering the Sea of Okhotsk is famous for cultivating scallops, however, there have been problems of damage to scallops caused by suspended solids supplied from rivers flowing through these areas after low pressure events ; therefore, the development of a simple and wide-range monitoring method for suspended solids is required. This study aimed to develop a turbidity monitoring method using only an aerial drone, that does not require a special device, targeting the estuary of the Tokoro River flowing through the Tokoro Town located in east Hokkaido. The specifications of commercially available cameras for use by general customers are often not disclosed ; thus, when using such cameras for measurements, it is necessary to analyze their specifications in relation to the object of measurement. The relationship between the turbidity of the turbid water sampled in the estuary of Tokoro River and the reflectance calculated from the images of the river surface photographed with the hovering drone at the site of water sampling were compared using a linear regression model and an exponential regression model. The drone mounted camera detected turbidity with high reliability when using the exponential regression model. As a result of comparing the Root Mean Square Error (RMSE) of both models, the camera mounted on this drone was found to have high reproducibility of high turbidity when using an exponential regression model. However, the precision of this model is slightly insufficient for routine monitoring for daily condition of the river with low turbidity. Thus, improvements such as simultaneous observation of phytoplankton other than inorganic suspended solids are necessary.

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