リモートセンシングとGISのジャーナル

概要

リモートセンシングを用いたフロリダ湾の水質パラメータの時空間変動に関する研究

モハマド・ハジ・ゴリザデ、アセファ・M・メレッセ

この研究では、フロリダ湾の水質に関連する生物物理学的パラメータを、大気補正データに基づいて調査しました。この研究の主な目的は、統合リモートセンシング、GIS データ、および統計手法を適用して、濁度、クロロフィル a (chl-a)、総リン酸、および総窒素 (TN) の 4 つの水質パラメータの空間的および時間的変化を監視および評価することでした。この目的のために、米国フロリダ湾における研究対象パラメータの時間的・空間的パターンと次元を評価するために、乾季の2000年（2月13日）、2007年（1月31日）のLandsat Thematic Mapper（TM）データの2日間と、2015年（1月5日）のLandsat Operational Land Imager（OLI）データの1日間、および南フロリダの亜熱帯気候の雨季の2000年（8月7日）、2007年（9月28日）のTMデータの2日間と、2015年（9月2日）のOLIデータの1日間が使用された。研究対象パラメータ4つの同時観測データは20の監視ステーションから取得され、モデルの開発と検証に使用された。青から近赤外までの領域の光学バンドとすべての可能なバンド比を使用して、水体の反射率と観測データの関係を調査した。クロロフィル a および濁度濃度を推定する予測モデルは、段階的多重線形回帰 (MLR) の使用によって開発され、乾季には高い決定係数 (クロロフィル a では R2=0.86、濁度では R2=0.84) が、雨季には中程度の決定係数 (クロロフィル a では R2=0.66、濁度では R2=0.63) が得られた。総リン酸および TN の値は、クロロフィル a および濁度濃度、ならびにいくつかのバンドおよびそれらの比率と相関していた。総リン酸および TN は、Landsat TM および OLI、ならびに地上データの関数として最適多重線形回帰モデルを使用して推定され、乾季 (総リン酸では R2=0.74、TN では R2=0.82) および雨季 (総リン酸では R2=0.69、TN では R2=0.82) に高い決定係数を示した。 MLR モデルは、フロリダ湾で研究された水質パラメータの時空間的変動を監視および予測するのに優れた信頼性を示しました。