往時宇宙飛翔物体 システム機械設計屋の彼是

往時宇宙飛翔物体 システム機械設計屋の彼是 宇宙blog

人工衛星の設計・製造・管理をしていた宇宙のシステム・機械設計者が人工衛星の機械システムや宇宙ブログ的なこと、そして、横道に反れたことを覚え書き程度に残していく設計技術者や管理者、営業向けブログ

リモートセンシングと海洋学

リモートセンシング海洋学

f:id:MSDSSph:20210103234532j:plain

Credits: NASA

https://images.nasa.gov/details-sts046-74-094

 

人工衛星のデータは、農業や林業、天気といった様々なことを使用されています。

 

人工衛星データの中で地球表面を観測装置を用いて、観測することをリモートセンシングと呼びます。リモートセンシング人工衛星だけではなく、飛行機や気球などで観測することも言います。

 

リモートセンシングという表現は、そのうちに地球表面に限らず、惑星表面を観測する技術のことを指すことになるかもしれませんが。

 

リモートセンシングの用途は年々広がっています。

人工衛星のデータがどのように使われているか、知らない情報があれば幸いです。

 

 

mechanical-systems-sharing-ph.hatenablog.com

 

mechanical-systems-sharing-ph.hatenablog.com

mechanical-systems-sharing-ph.hatenablog.com

mechanical-systems-sharing-ph.hatenablog.com

mechanical-systems-sharing-ph.hatenablog.com

 

海洋学

【070】海洋生物と環境保全のための油流出の検出

海洋への石油の流出は、海洋生物とその周辺環境に深刻な影響を及ぼします。

石油の流出は、油が拡散されないように迅速な対応が必要です。

人工衛星は、石油の検索をすることができます。

人工衛星では、石油の流出の範囲を判定する以外にも、石油の拡散方向と速度も特定することができます。

これらを構築するモデルは、現在、海洋情報や天気予報に使用されています。

 

【071】環境衛生の指標として藻類が成長するのを見る

海藻の群落によって形成される藻場は海の森にも例えられ、多くの海洋生物の餌場、産卵場、生育場として重要です。

水の富栄養化は主に、藻類が窒素やリンなど大量の栄養物質が水域に入り、藻類が急速に繁殖することで生じます。

藻類が死滅すると水域の溶存酸素を大量に消耗することにより、魚などの生物の大量死、水の生態系の崩壊が生じる。藻類の大量死滅により水域が悪臭を放つようになります。

漁業や観光などの地域経済に影響を与えるため、監視することは重要となります。

人工衛星のハイパースペクトルセンサーを使用して藻類の異常発生の生化学的特性を学習し、予測しています。

 

 

 

【072】海流の流れを観察する

 

水は地球の70%を覆い、そのほとんどは海にあります。

海流は、水面の風によって確認できます。

水面上の風は、マイクロ波放射計や赤外放射系による水温の観測で観測することができます。

しかし、海中の深部では、塩分と温度の電流が流れています。

人工衛星は、海流とその循環に関する膨大な情報を得ることができます。

 

【073】海底の地形マッピング

私たちは世界のほとんどの地形をマッピングしています。

世界中の地形マッピングをすぐに調べることができます。

人工衛星でも、海底をマッピングすることができます。

重力観測により、海底に割れ目や地溝が存在すると重力が減少し海面が上昇します。

 

【064】沿岸水路のある海洋植生と水深の調査

 

人工衛星の画像を用いて、海洋植物の生息分布を調べることができます。

サンゴ礁は生息域の海深の起伏がさまざまであるため、船舶の航行が難しく、一般的な測深手段である音響測深だと効率が悪くなります。

多くのサンゴ礁の水域では、十分なモニタリングができていない。

可視・近赤外域の衛星画像を用いて水深を推定するモデルを構築されています。

 

【065】河川や湖への土砂流送の追跡

河川や湖への堆積物は、人為的影響を受ける対象の一つです。

体積による環境変化によって、観光、漁業、生態学的機能などに影響を及ぼします。

堆積物が河川のどこから入り込んでいくのかを正確に理解することで、環境悪化に対する原因を追究することができるでしょう。

無機懸濁物の影響を、クロロフィル濃度と人工衛星の可視・近赤外の分光反射率データから推定するなどの手法が取られています。

 

参考資料

リモートセンシングとは?

https://www.restec.or.jp/knowledge/

100 Earth Shattering Remote Sensing Applications & Uses(2020/12/27)

https://gisgeography.com/remote-sensing-applications/

 

水産海洋分野のリモートセンシングICT

https://www.suisan-shinkou.or.jp/promotion/pdf/SuisanShinkou_609.pdf

中国の科学者、リモートセンシング技術で藻の発生の早期警報

https://spc.jst.go.jp/news/201103/topic_4_01.html

リモートセンシング画像による藻場分布把握技術の開発

https://www.pref.hiroshima.lg.jp/uploaded/attachment/4516.pdf

藻場のリモートセンシングによる分布域の推定―網走港周辺海域 ―

https://www.jstage.jst.go.jp/article/prooe1986/23/0/23_0_555/_pdf/-char/ja

衛星データによる藻場分布の把握

https://www.restec.or.jp/pdf/h24pg7.pdf

衛星リモートセンシングによる奄美大島サンゴ礁底質マッピング

https://home.hiroshima-u.ac.jp/sakuno/bousai/JCRS2005report.pdf

Airplane Monitors Great Lakes Algae

https://www.nasa.gov/vision/earth/lookingatearth/great_lakes_algae.html

How are satellites used to observe the ocean?

https://oceanservice.noaa.gov/facts/satellites-ocean.html

Introduction to Remote Sensing for Coastal and Ocean Applications

https://appliedsciences.nasa.gov/join-mission/training/english/introduction-remote-sensing-coastal-and-ocean-applications

シリーズ「衛星データと数値モデルの融合」(第2回)衛星海面水温を用いた「海中天気予報」システムの運用を開始しました | 地球が見える | JAXA一宇宙技術部門 地球観測研究センター(EORC)

https://www.eorc.jaxa.jp/earthview/2018/tp181107.html

GCOM-W観測データによる大気・海洋変動のモニタリング、メカニズム解明と社会貢献

http://occco.nies.go.jp/151119ws/pdf/WS2015_Ebuchi.pdf

海底地形の人工衛星リモートセンシング

https://www1.kaiho.mlit.go.jp/GIJUTSUKOKUSAI/KENKYU/report/rhr21/rhr21-10.pdf

宇宙から海底を探査、重力観測衛星

https://natgeo.nikkeibp.co.jp/nng/article/news/14/9788/

音波探査で海底を見る : 海底地形に記録された地球環境変動

https://eprints.lib.hokudai.ac.jp/dspace/bitstream/2115/70340/1/25_Lowtemsci76_P269-284.pdf

WorldView-2衛星画像を用いたサンゴ礁汎用水深推定式構築の試み

https://core.ac.uk/download/pdf/35426727.pdf

衛星リモートセンシングによる奄美大島サンゴ礁底質マッピング

https://home.hiroshima-u.ac.jp/sakuno/bousai/JCRS2005poster.pdf

サンゴ礁における底質環境観測 サンゴ礁における底質環境観測への活用可能性について

https://www.eorc.jaxa.jp/ALOS/en/conf/symp/2003/ikema.pdf

サンゴ礁リモートセンシング

https://www.env.go.jp/nature/biodic/coralreefs/reference/mokuji/0302j.pdf

人工衛星リモートセンシングを用いた琵琶湖における水環境解析の基礎的研究

https://repository.kulib.kyoto-u.ac.jp/dspace/bitstream/2433/202699/2/dkogk04091.pdf