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J-GLOBAL ID:201902285301414111   整理番号:19A1692050

デジタル画像を用いた「見た目アオコ指標」の自動判定の試み

ATTEMPT OF AUTOMATIC JUDGEMENT OF THE VISUAL CYANOBACTERIA INDEX (VCI) USING DIGITAL IMAGES
著者 (7件):
資料名:
巻: 74  号:ページ: I_823-I_828(J-STAGE)  発行年: 2018年 
JST資料番号: U0103B  ISSN: 2185-467X  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 短報  発行国: 日本 (JPN)  言語: 日本語 (JA)
抄録/ポイント:
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ダム貯水池や湖沼の富栄養化問題における象徴的な存在であるアオコのモニタリングでは,ダム・湖沼の管理者が目視による「見た目アオコ指標」の調査を実施している.これは,人為的な誤差が含まれるなど初歩的な問題を抱え,高精度かつ簡素なアオコモニタリング手法の開発が求められている.本研究では,デジタルカメラによる撮影画像から「見た目アオコ指標」に基づくアオコレベルを自動的に判定する簡易手法を開発することを試みる.そのため,夏季の霞ヶ浦を対象として,デジタルカメラによる水表面撮影と採水サンプルの水質分析(Chl.a等),目視によるアオコレベルデータを収集した.その結果,デジタルカメラ画像のRGB値のうち,G(緑)とB(青)の差がChl.aや目視のアオコレベルと良好な正の相関が確認された.これらの結果に基づいて,デジタル画像からアオコレベルを判定するフローを整理した.(著者抄録)
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著者キーワード (4件):
分類 (2件):
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貯水池,調整池  ,  湖沼汚濁 
引用文献 (13件):
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