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J-GLOBAL ID：201202263605404926   整理番号：12A1123391

地域湖清澄度の遠隔評価のためLandsatTMデータによる湖と流域を合わた特性化

Combining lake and watershed characteristics with Landsat TM data for remote estimation of regional lake clarity

著者 (3件)： MCCULLOUGH Ian M. (Dep. of Wildlife Ecology, Univ. of Maine, Orono, ME 04469-5755, USA) ,  LOFTIN Cynthia S. (U.S. Geological Survey, Maine Cooperative Fish and Wildlife Res. Unit, Orono, ME 04469-5755, USA) ,  SADER Steven A. (School of Forest Resources, Univ. of Maine, Orono, ME 04469-5755, USA)
資料名： Remote Sensing of Environment  (Remote Sensing of Environment)
巻： 123  ページ： 109-115  発行年： 2012年08月 
JST資料番号： C0252B  ISSN： 0034-4257  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 水清澄度は湖生産性の信頼できる指標であり,地域水質の理想的計量である。清澄度はクロロフィル-a,総リンと栄養状態などを含む他の水質変数の指標である;しかしこうした計測とは異なり,清澄度は地域スケールで正確に且つ効率的に遠隔推定が出来る。リモートセンシングは従来の野外調査による定期的監視では多くの費用を必要とした湖の多い地域に有用である。野外評価湖は一般にアクセスの容易性により,場所の不均一性や地域の非ランダム試料を示している。本研究では8ha以上あるMaine湖(1511湖)のリモート監視プログラムを開発した。Landsat5セマティックマッパ(TM)とLandosat強化セマティックマッパプラス(ETM+)を組合わせ,1990~2010年の間TMバンド1(青)と3(赤)の輝度値で水の清澄度を推定した。類似手法はミネソタとウイスコンシンの湖に利用されたが,どちらの州でも清澄度に影響する物理的湖変数または流域特性と協働しなかった。平均湖深さは常にモデル適合性を向上させ,また湖流域の湿地割合は清澄度の変動を説明した。9つの回帰モデルは1990~2010年間の水清澄度を推定し(R²=0.90),東と西Marineの栄養度と地形の違いを把握した。モデル推定と観測深さ間の平均差異は0.65~1.03mであった。富栄養化湖は常に貧栄養湖より正確に推定された。こうした結果はTMバンド1と3が五大湖外側の地域湖水清澄度の推定に使用でき,推定の精度が物理的湖特性や流域状態を反映する追加モデル変数により向上することを示した。Copyright 2012 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.

シソーラス用語： *湖沼 ,  *明瞭度 ,  水質 ,  *リモートセンシング ,  ニューイングランド ,  セマティックマッパ ,  富栄養化 ,  貧栄養湖
準シソーラス用語： *湖 ,  *清澄度

分類 (3件)： 研究開発  (SA01040R) ,  リモートセンシング一般  (AD04000L) ,  湖沼汚濁  (SB02030Q)

タイトルに関連する用語 (7件)： 地域 ,  湖 ,  清澄度 ,  評価 ,  流域 ,  わた ,  特性化