JP7065491B2 - 藻場の種別分布と生物量の取得方法及び装置 - Google Patents
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Description
藻場を含む調査対象水域においてソナー・システムにより位置情報と共に計測された測深値及び超音波の反射強度を、前記調査対象水域を複数に分割してなる各区画に位置的に対応させ、
各区画について、測深値の散らばりの代表値、反射強度の代表値、測深値から算出される当該区画の凸度を取得し、
前記測深値の散らばりの代表値、前記反射強度の代表値、前記凸度の1つあるいは複数を用いて、統計的に区画毎に藻類種及び底質の判別を行い、
各区画の判別結果を統合して前記調査対象水域における藻場の種別分布を取得する、
藻場の種別分布の取得方法、である。
1つの態様では、藻場の種別分布に加えて、前記調査対象水域における藻場の種別分布及び底質の分布を取得する。
本明細書において、調査対象水域の水底は典型的には海底であるが、調査対象水域の水底は海底に限定されるものではなく、湖、川、池、沼の水底を含み、これらの水底に群落する藻類も本発明の対象となる。
また、本明細書において、藻場の種別には、同じ藻類の年代別の種別(例えば、コンブの一年目葉体と二年目葉体)も含まれる。
以降、簡単のために、アマモ類を含めた藻場構成種を藻類と呼ぶ。
1つの態様では、前記ソナー・システムは、測深機能付サイドスキャンソナー・システムである。
ソナー・システムは、調査対象水域において、一度に幅広い範囲(刈り幅)を測深できる、いわゆるスワス測深機・システムである。
位置情報は、GPSに代表されるGNSS(衛星航法システム)によって取得することができる。
ソナー・システムによって計測された計測データは、必要に応じて適宜補正され得ることが当業者に理解される。
1つの態様では、区画の寸法は、0.25m×0.25m~2m×2mの範囲であり、1つの好ましい例では、1m×1m以下である。
区画の寸法、面積は任意に決めることができ、上記範囲に限定されるものではない。
1つの態様では、反射強度の代表値は、平均値である。
1つの態様では、前記各区画の凸度は、測深値から算出される当該区画の表面積と当該区画の面積との比である。
ある藻類であると判定された各区画において、当該区画における測深値を用いて、当該区画を代表する草丈指標値を算出し、
草丈指標値と前記藻類の現存量との関係を用いて、前記算出した草丈指標値から当該区画の藻類の現存量を算出し、
前記藻類であると判定された各区画の現存量を統合して前記調査対象水域における前記藻場の種別毎の生物量、および/あるいは、生物量分布を取得する、
藻場の生物量及び生物量分布の取得方法を提供する。
草丈指標値と藻類の現存量との関係は、藻類の種類によって異なるので、藻類の種別毎に事前に取得しておく。
1つの態様では、前記草丈指標値は、前記海底と樹冠の間の任意の基準面と当該基準面より浅い藻体の測深点との差を合計した値を、当該区画の全測深点数で除した値である。
藻場を含む調査対象水域においてソナー・システムにより計測された測深値及び超音波の反射強度を位置情報と共に記憶する手段と、
前記測深値及び超音波の反射強度を、前記調査対象水域を複数に分割してなる各区画に位置的に対応させる手段と、
各区画について、測深値の散らばりの代表値を算出する手段と、
各区画について、反射強度の代表値を算出する手段と、
各区画について、測深値から算出される当該区画の凸度を算出する手段と、
前記測深値の散らばりの代表値、前記反射強度の代表値、前記凸度の1つあるいは複数を用いて、統計的に区画毎に藻類種及び底質の判別を行う判別手段と、
各区画の判別結果を統合して、前記調査対象水域における藻場の種別分布を取得する手段と、
を備えた藻場の種別分布の取得装置、である。
ある藻類であると判定された各区画において、当該区画における測深値を用いて、当該区画を代表する草丈指標値を算出する手段と、
草丈指標値と前記藻類の現存量との関係を用いて、前記算出した草丈指標値から当該区画の藻類の現存量を算出する手段と、
前記藻類であると判定された各区画の現存量を統合して前記調査対象水域における前記藻場の種別毎の生物量、および/あるいは、生物量分布を取得する取得手段と、
を備えている。
1つの態様では、前記草丈指標値は、各区画において、海底と樹冠の間の任意の基準面と当該基準面より浅い藻体の測深点との差を合計した値である。
1つの態様では、前記草丈指標値は、前記海底と樹冠の間の任意の基準面と当該基準面より浅い藻体の測深点との差を合計した値を、当該区画の全測深点数で除した値である。
調査対象水域においてソナー・システムにより位置情報と共に計測された測深値及び超音波の反射強度を、前記調査対象水域を複数に分割してなる各区画に位置的に対応させ、
各区画について、測深値の散らばりの代表値、反射強度の代表値、測深値から算出される当該区画の凸度を取得し、
前記測深値の散らばりの代表値、前記反射強度の代表値、前記凸度の1つあるいは複数を用いて、統計的に各区画の底質を推定する、
水底の底質の推定方法、である。
1つの態様では、前記調査対象水域には藻場が含まれており、前記各区画の底質の推定には、藻類種の推定が含まれる。
本明細書において、統計的に底質の判別や推定を行うことには、機械学習や人工知能を用いた判別や推定が含まれる。
図1に示すように、本実施形態に係る装置は、ナロー・マルチビーム・ソナー・システムと、データ処理装置と、記憶装置と、表示装置とから構成されている。データ処理装置、記憶装置、表示装置は、データの入力部、出力部、データ処理部として機能する演算部、記憶部、表示部を備えたコンピュータ(例えば、汎用コンピュータ)から構成することができる。
実験例1は、アマモ場の分布及び現存量の推定に関するものである。
[背景]
アマモ場は、仔稚魚の成育場、栄養塩吸収など重要な生態学的機能を有している。しかしながら、経済発展にともなう沿岸域の埋め立てや水質の悪化により、著しく減少している。近年、藻場の重要性が広く認識されるようになり、各地でアマモ場の再生・保全の取り組みが行われている。また、二酸化炭素を固定し、貯留するため、アマモはブルーカーボンと呼ばれ、注目されている。保全活動の効果判定やブルーカーボンの定量評価には現存量の推定が必要で、これまでアマモ場を対象とする現存量調査では、直接的手法であるコドラート法が用いられている。しかし、この方法は広範囲のアマモ場を対象とする場合の効率や補間の精度に問題があった。そこで、ナロー・マルチビーム・ソナー・システムを用いてアマモ場の分布と現存量の推定を行った。
ナロー・マルチビーム・ソナーとしてSonic2024 (R2SONIC Inc.)を用い、慣性航法装置であるPOS/MV(Applanix Corp.)と共に漁船に搭載して計測を行った。隣り合う平行する測線間の刈り幅が50%オーバーラップするように測線を設定し、測線上をこの漁船で航行しながら、超音波ビームごとの測深点データ、海底反射強度データを取得した。ナロー・マルチビーム・ソナー・システムで取得した音響データを、現場で得られた水中音速度鉛直分布、船体動揺データ、潮位データ(気象庁より)を用いて補正した上で、データのノイズ(海底二次反射や気泡や魚群等による反射)を除去した。海底だけでなくアマモにより反射されたすべての測深点データ(x, y, z 軸上の位置)をもとに図化ソフト(Fledermaus, QPS Canda Inc.)により海底地形図を作成した。これによって、多数の測深点により海底の表面が形成される。
調査は2016年の7月と10月に新潟県佐渡島白瀬地先において実行した。結果を考察するにあたり、10月の調査範囲は7月の調査範囲よりも大きいことに留意されたい。7月は約200×400m、10月は約300×500mの範囲で調査を行った。図11に調査範囲の模式図を示すが、実際の測定領域は方形ではない(図12上図、図13上図参照)。
アマモの分布をグリッドごとの測深点データの標準偏差、海底凸度、海底反射強度の平均値を用いて抽出した。グランド・トゥルース・データをもとにアマモ場、砂地、ブロックが水中ビデオカメラの撮影で確認された位置に対応するグリッドをそれぞれの底質のグリッドとし、それぞれの底質のグループに属するグリッドの測深点データの標準偏差、海底反射強度、海底凸度の各項目を用いる判別関数による底質のクラス分けを行った。第1判別手法の手順を決定木として図7に示す。
y=-6.085SD-0.1786dB+Cであった。ここで、y,D,dB,C は、それぞれ、グリッドの判別関数の値、グリッドの測深点の標準偏差、海底反射強度、定数である。判別関数を用いて砂地以外と判別されたグリッドは96,407個であった。
y=42.888SD+0.1590dB+Cであった。判別関数を用いて砂地以外と判別されたグリッドは179,432個であった。
第2判別手法では、測深点標準偏差と海底反射強度を用いて1ステップで、砂地とアマモ場を識別した。第2判別手法は、調査対象領域の水底が砂地とアマモのみから形成されることを仮定している。
アマモ地上部の草丈と重量の関係について説明する。測深点の情報は「アマモの長さ」に関係する情報を含むが、測深点を用いて「アマモの生物量」を推定するためにはアマモの長さと生物量との間に関係がなければならない。すなわち、ナロー・マルチビーム・ソナー・システムによる計測によってアマモの現存量を推定するためには、アマモの地上部について葉と重量に関係がなければならない。
音響草丈長指標値IA=(アマモ測深点数ZN/全測深点数TN)×音響草丈長総和LT
である。
実験例2は、コンブに関する藻場マッピングに関するものである。2015年6月に北海道えりも町笛前地先コンブ場調査において、ナロー・マルチビーム・ソナー・システムを用いて、測深データ、反射強度データを取得した。図22に、ナロー・マルチビーム・ソナー・システムによる測深結果を示す。図23に、ナロー・マルチビーム・ソナー・システムで測定した反射強度を示す。図24に、0.5m×0.5mグリッド内のマルチビーム測深データの標準偏差を示す。
Claims (18)
- 藻場を含む調査対象水域においてソナー・システムにより位置情報と共に計測された測深値及び超音波の反射強度を、前記調査対象水域を複数に分割してなる各区画に位置的に対応させ、
各区画について、測深値の散らばりの代表値、反射強度の代表値、測深値から算出される当該区画の凸度を取得するに、前記各区画の凸度は、測深値から算出される当該区画の水底の表面積と当該区画の面積との比であり、
前記測深値の散らばりの代表値、前記反射強度の代表値、前記凸度の1つあるいは複数を用いて、統計的に区画毎に藻類種及び底質の判別を行うものであって、前記判別において少なくとも前記凸度が用いられ、
各区画の判別結果を統合して前記調査対象水域における藻場の種別分布を取得する、
藻場の種別分布の取得方法。 - 前記ソナー・システムは、ナロー・マルチビーム・ソナー・システムである、請求項1に記載の藻場の種別分布の取得方法。
- 前記区画の寸法は、0.25m×0.25m~2m×2mの範囲である、請求項1、2いずれか1項に記載の藻場の種別分布の取得方法。
- 前記測深値の散らばりの代表値は、標準偏差あるいは分散である、請求項1~3いずれか1項に記載の藻場の種別分布の取得方法。
- 前記反射強度の代表値は、平均値である、請求項1~4いずれか1項に記載の藻場の種別分布の取得方法。
- 請求項1~5いずれか1項に記載の方法によって藻場の種別分布を取得し、
ある藻類であると判定された各区画において、当該区画における測深値を用いて、当該区画を代表する草丈指標値を算出し、
草丈指標値と前記藻類の現存量との関係を用いて、前記算出した草丈指標値から当該区画の藻類の現存量を算出し、
前記藻類であると判定された各区画の現存量を統合して前記調査対象水域における前記藻場の種別毎の生物量、および/あるいは、生物量分布を取得する、
藻場の生物量及び生物量分布の取得方法。 - 前記草丈指標値は、各区画において、海底と樹冠の間の任意の基準面と当該基準面より浅い藻体の測深点との差を合計した値である、請求項6に記載の藻場の生物量及び生物量分布の取得方法。
- 前記草丈指標値は、前記海底と樹冠の間の任意の基準面と当該基準面より浅い藻体の測深点との差を合計した値を、当該区画の全測深点数で除した値である、請求項7に記載の藻場の生物量及び生物量分布の取得方法。
- 藻場を含む調査対象水域においてソナー・システムにより計測された測深値及び超音波の反射強度を位置情報と共に記憶する手段と、
前記測深値及び超音波の反射強度を、前記調査対象水域を複数に分割してなる各区画に位置的に対応させる手段と、
各区画について、測深値の散らばりの代表値を算出する手段と、
各区画について、反射強度の代表値を算出する手段と、
各区画について、測深値から算出される当該区画の凸度を算出する手段と、
前記測深値の散らばりの代表値、前記反射強度の代表値、前記凸度の1つあるいは複数を用いて、統計的に区画毎に藻類種及び底質の判別を行う判別手段と、
各区画の判別結果を統合して、前記調査対象水域における藻場の種別分布を取得する手段と、
を備え、
前記各区画の凸度は、測深値から算出される当該区画の水底の表面積と当該区画の面積との比であり、
前記判別手段は、少なくとも前記凸度を用いて判別を行う、
藻場の種別分布の取得装置。 - 前記区画の寸法は、0.25m×0.25m~2m×2mの範囲である、請求項9に記載の藻場の種別分布の取得装置。
- 前記測深値の散らばりの代表値は、標準偏差あるいは分散である、請求項9、10いずれか1項に記載の藻場の種別分布の取得装置。
- 前記反射強度の代表値は、平均値である、請求項9~11いずれか1項に記載の藻場の種別分布の取得装置。
- ある藻類であると判定された各区画において、当該区画の測深値を用いて、当該区画を代表する草丈指標値を算出する手段と、
草丈指標値と前記藻類の現存量との関係を用いて、前記算出した草丈指標値から当該区画の藻類の現存量を算出する手段と、
前記藻類であると判定された各区画の現存量を統合して前記調査対象水域における前記藻場の種別毎の生物量、および/あるいは、生物量分布を取得する手段と、
を備えた、請求項9~12いずれか1項に記載の藻場の種別分布の取得装置。 - 前記草丈指標値は、各区画において、海底と樹冠の間の任意の基準面と当該基準面より浅い藻体の測深点との差を合計した値である、請求項13に記載の藻場の種別分布の取得装置。
- 前記草丈指標値は、前記海底と樹冠の間の任意の基準面と当該基準面より浅い藻体の測深点との差を合計した値を、当該区画の全測深点数で除した値である、請求項14に記載の藻場の種別分布の取得装置。
- 藻場の種別分布を取得するために、コンピュータを、請求項9~15いずれか1項に記載の手段として機能させるためのコンピュータプログラム。
- 調査対象水域においてソナー・システムにより位置情報と共に計測された測深値及び超音波の反射強度を、前記調査対象水域を複数に分割してなる各区画に位置的に対応させ、
各区画について、測深値の散らばりの代表値、反射強度の代表値、測深値から算出される当該区画の凸度を取得するに、前記各区画の凸度は、測深値から算出される当該区画の水底の表面積と当該区画の面積との比であり、
前記測深値の散らばりの代表値、前記反射強度の代表値、前記凸度の1つあるいは複数を用いて、統計的に各区画の底質を推定するものであって、前記推定において少なくとも前記凸度が用いられる、
水底の底質の推定方法。 - 前記調査対象水域には藻場が含まれており、
前記各区画の底質の推定には、藻類種の推定が含まれる、
請求項17に記載の水底の底質の推定方法。
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奥村宏征 ほか,マルチビームソナーを用いたアマモ群落現存量推定法の開発,海岸工学論文集,第53巻,2006年,1436-1440頁 |
小作 潤一朗,3Dサイドスキャンソーナーを用いた藻場の識別マッピングに関する研究,東京大学大学院新領域創成科学研究科海洋技術環境学専攻 修士論文,2014年02月,52-58ページ |
海藻の生育地図化成功,静岡新聞,2014年04月05日 |
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