JPH0938631A

JPH0938631A - リモートセンシング応用広域水圏監視システム

Info

Publication number: JPH0938631A
Application number: JP19003795A
Authority: JP
Inventors: Ichirou Enbutsu; 伊智朗圓佛; Kenichiro Oka; 憲一郎岡; Kenji Baba; 研二馬場; Shoji Watanabe; 昭二渡辺; Naoki Hara; 直樹原
Original assignee: Hitachi Ltd
Current assignee: Hitachi Ltd
Priority date: 1995-07-26
Filing date: 1995-07-26
Publication date: 1997-02-10

Abstract

(57)【要約】【目的】リモセン情報による水質分布の評価には、評価
式作成用の現地データが必要であるが、必要なサンプリ
ング箇所を自動的，客観的に決定する手段がない。【構成】水圏内を区分するサンプリング箇所決定手段
と、同一時にサンプリングした場合の値に補正するサン
プルデータ補正手段と、リモセン情報と評価式により水
質を評価する水質評価手段とを有する水圏監視システ
ム。【効果】必要かつ最小限のサンプリング箇所を自動的に
決定することにより、サンプリングコストの低減と水質
評価の高精度化を実現する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は、リモートセンシング情
報（以下、リモセン情報と呼称する）を利用して、湖沼
や河川などの水質を監視する水圏監視システムに係り、
特に、水質評価式の作成時に必要な、水圏内での直接採
水のサンプリング箇所とサンプリングスケジュールを決
定する手段とサンプリングデータの補正手段とに関す
る。

【０００２】

【従来の技術】水圏の水質評価には、水圏内で直接採水
した水質データと水圏全体をカバーするリモセン情報と
を用いて作成した水質評価式が必要である。この水質評
価式の作成には、重回帰分析などの手法が広く用いられ
てきた。この水質評価式による水質評価の精度は、「衛
星画像データによる水質分布解析へのファジィ回帰分析
への適用と可能性分布図の作成；電気学会論文誌Ｃ，１
１５巻３号第３８１頁から第３８８頁（平成７年）」な
どに論じられているように、対象とする水圏の水質分布
を代表するサンプリング箇所で、人工衛星などによるリ
モセン計測時刻との時間差が少ないように、直接採水に
よる水質データをどの程度準備できるかに依存している
のが現状である。

【０００３】

【発明が解決しようとする課題】上記の従来技術では、
対象とする水圏の水質分布を代表するサンプリング箇所
を自動的，客観的に決定する手段がないため、直接採水
によって得られた水質データに基づく水質評価式が水圏
の水質を正しく反映できず、水質評価の精度が十分に得
られない場合があった。

【０００４】さらに、従来技術では、直接採水による水
質計測の際に、異なるサンプリング箇所間で生ずる計測
時刻差の影響を補正する手段がないため、水質データと
総ての箇所で同時に計測されたリモセン情報との間に時
間的ミスマッチが生じ、水質評価式の精度が十分に得ら
れない場合もあった。

【０００５】本発明の目的は、対象とする水圏の水質分
布を代表するサンプリング箇所を自動的，客観的に決定
する手段を提供することにある。さらに、本発明の別の
目的は、直接採水による水質計測の際に、異なるサンプ
リング箇所間で生ずる計測時刻差の影響を補正する手段
を提供することにある。

【０００６】

【課題を解決するための手段】本発明は、上記目的を達
成するために、リモセン情報の波長帯データの組み合わ
せで水圏内を複数のカテゴリに分類し、さらに、該カテ
ゴリが同一な小領域に区分するサンプリング箇所決定手
段と、前記サンプリング箇所決定手段によって決定した
複数のサンプリング箇所でのサンプルデータを、同一時
にサンプリングした場合の値に補正するサンプルデータ
補正手段と、前記サンプルデータ処理手段で処理された
サンプルデータと該リモートセンシング情報とを用いて
作成された水質評価式により、該水圏内の前記小領域の
各々の水質を評価する水質評価手段とを具備することを
特徴とする水圏監視システムを提案するものである。

【０００７】また、リモセン情報の波長帯データの組み
合わせで水圏内を複数のカテゴリに分類し、さらに、該
カテゴリが同一な小領域に区分するサンプリング箇所決
定手段と、前記サンプリング箇所決定手段によって決定
した複数のサンプリング箇所のサンプリング順序と時間
を決定するサンプリングスケジュール決定手段と、前記
サンプルデータ処理手段で処理されたサンプルデータと
該リモートセンシング情報とを用いて作成された水質評
価式により、該水圏内の前記小領域の各々の水質を評価
する水質評価手段とを具備することを特徴とする水圏監
視システムを提案する。

【０００８】さらに、上記に提案した水圏監視システム
の各手段に加えて、衛星情報を用いた位置計測装置によ
り、前記サンプリング箇所決定手段によって決定したサ
ンプリング箇所へサンプリング装置を誘導するサンプリ
ング装置誘導手段を具備することを特徴とする水圏監視
システムを提案する。

【０００９】加えて、上記提案の水圏監視システムの前
記サンプリング装置が、水圏中の微生物を連続で撮像す
る水中顕微鏡を含むことを特徴とする水圏監視システム
も提案する。

【００１０】

【作用】本発明による水圏監視システムでは、サンプリ
ング箇所決定手段により、対象となる水圏内を、水質が
均一とみなせる小領域に区分することができるので、直
接採水による水質計測を実施すべき箇所を決定すること
ができる。つまり、区分された小領域の各々から一箇所
ずつサンプリングすれば、水圏内の水質分布を正確に反
映する水質データが得られることになる。

【００１１】また、本発明による水圏監視システムで
は、サンプルデータ補正手段により、異なる時刻に複数
の箇所で直接採水されたサンプルの水質データを、採水
時刻が同一であった場合の値に補正できることから、総
ての箇所で同時に計測されたリモセン情報との時間的な
ミスマッチの問題を解消できる。

【００１２】さらに、本発明による別の水圏監視システ
ムでは、サンプリングスケジュール決定手段により、水
圏内の複数のサンプリング箇所のサンプリング時刻と順
序を決定することができる。これにより、人工衛星など
のリモセン用センサ搭載プラットフォームの飛来時刻に
合わせた直接採水の水質データを得ることができる。こ
れらにより、上述した水質評価式を、評価精度の高いも
のとすることができ、より正確な水圏監視が実現され
る。

【００１３】

【実施例】本発明は、リモセン情報を利用して水圏内の
水質を監視する水圏監視システムにおいて、水質評価式
の作成に必要な直接採水による水質データのサンプリン
グ方法とサンプリングされた水質データの補正方法に関
する。ここでいう水圏とは、湖沼，河川，海洋、及びダ
ム湖などを指す。また、ここでいう水質とは、富栄養化
の指標となる窒素やリンの濃度だけでなく、水圏内に棲
息するプランクトンなどの微生物濃度や個体数も含むも
のとする。

【００１４】以下、図面を参照して、本発明の実施例を
説明する。

【００１５】図１は、本発明による水圏監視システムを
湖沼の監視に適用した一実施例の全体構成を示す。本発
明による水圏監視システム１００は、大きく分けると (１)リモセン情報データベース１１０、(２)水質データ
ベース１２０ (３)サンプリングユニット１３０、 (４)サンプリン
グ処理モジュール２００ (５)CRT300 とから構成される。

【００１６】まず、水圏監視システム１００による湖沼
監視の大まかな流れについて説明する。図１において、
人工衛星１０は対象となる湖沼５を上空より計測する。
人工衛星１０には、複数の波長帯（バンドともいう）で
の反射率や放射率を同時に計測できる光学スキャナ（図
示せず）が搭載されている。例えば、人工衛星１０がラ
ンドサット（Landsat）の場合、ＴＭ（Thematic Mappe
r）とＭＳＳ（Multi Spectral Scanner）の二つの光学
スキャナが搭載されており、それぞれ７バンド，３バン
ドを計測できる。リモセン計測のプラットフォームに
は、図１のような人工衛星１０だけでなく、小型の航空
機を用いることもできる。この場合、計測の高度が低く
なるので、同時に計測できる領域は狭くなるものの、一
般に計測の空間的解像度と波長解像度が高くなるため、
水圏の表面付近の状態をより詳細に計測できる。計測さ
れたデータは、リモセン情報データベース１１０に保存
される。人工衛星１０から直接オンラインでデータを受
信する設備がない場合には、磁気テープなどで配布され
るデータを保存する。

【００１７】上述の人工衛星１０が対象となる湖沼５の
上空に飛来する日時に合わせて、湖沼５での直接採水に
より水質データを計測する。この水質データは、人工衛
星１０で計測したリモセン情報を用いて、水質を評価す
るための水質評価式の作成に必要となる。直接採水は、
後述するサンプリング処理モジュール２００で決定され
たスケジュールに従って、計測船２０に備えられたサン
プリングユニット１３０（後述）で行う。測定されたデ
ータ、及びサンプル持ち帰り後に試験分析で得られたデ
ータは、水質データベース１２０に保存される。

【００１８】リモセン情報データベース１１０と水質デ
ータベース１２０に保存されたデータを用いて、水質評
価式を作成し、この式に基づいて湖沼内の水質を評価す
る。ここでの水質評価式は、リモセン情報に含まれる湖
沼表面付近の反射率や放射率の値を、窒素やリン、また
はプランクトン濃度に変換するような式である。この式
にリモセン情報を入力することにより、リモセン情報の
空間解像度で湖沼の水質分布を求めることができる。得
られた水質分布情報は、CRT300を通して使用者に提示さ
れる。

【００１９】次に、水圏監視システム１００の各構成要
素の詳細を説明する。

【００２０】リモセン情報データベース１１０は、人工
衛星１０や航空機（図示せず）などで遠隔計測したリモ
セン情報を保存するためのデータベースである。ここに
保存するリモセン情報は、人工衛星１０や航空機から直
接受信できることが望ましいが、一般には、他の施設で
受信されたものを磁気テープ、またはネットワークによ
るファイルシェアリングでオフラインで入手する。デー
タベースの形式は、図２に示すような対象領域を等分に
区切ったメッシュ単位にデータを管理するラスタ形式で
ある。人工衛星１０で計測された生データは、メッシュ
の行番号と列番号で識別されているが、地理的な位置に
関する情報を含んでいない。水質評価時には、対象とな
る湖沼と位置的なマッチングをとる必要があるため、生
データに対して位置情報（緯度・経度やＵＴＭ座標な
ど）を付与する前処理を行う。この前処理では、リモセ
ン情報と地図とのマッチングが容易な箇所、例えば、湖
沼の境界上の地点を複数準備し、これらの位置情報に基
づいて、すべてのメッシュに位置情報を付与する方式を
とる。前処理後のリモセン情報もリモセン情報データベ
ース１１０に保管される。これらのデータは、後述する
水質評価手段２７０に送られ、水質評価式の作成時、及
び水質評価式を用いた水質評価時に用いられる。

【００２１】水質データベース１２０は、対象とする湖
沼で直接採水サンプルの水質データを保存する。ここに
保存する水質データには、サンプリングユニット１３０
内の各種センサからの信号と採水箇所の位置情報が含ま
れる。サンプリングユニット１３０でオンライン分析で
きない水質項目については、持ち帰った直接採水サンプ
ルの分析結果を後で入力することになる。水質データベ
ース１２０に保存したデータは、水質評価手段２７０に
送られ、水質評価式の作成時に用いられる。複数のサン
プリング箇所での採水時刻に大きなばらつきがある場合
には、後述するサンプルデータ補正手段２３０を経たの
ちに、水質評価手段２７０に送られる。サンプリングユ
ニット１３０は、直接採水によるサンプリングを行うた
めの装置である。大別すると、サンプリング装置１４０
とサンプリング装置誘導手段１６０とから構成される。
サンプリングユニット１３０は、図１に示される計測船
２０に搭載し、必要なサンプリング箇所へ移動して水質
計測を行う。本ユニットを湖沼内の定点観測所に設置す
る場合には、サンプリング装置誘導手段１６０は不要で
ある。

【００２２】サンプリング装置１４０は、湖沼中の微生
物を水中で直接撮像できる水中顕微鏡１４５と水質セン
サ１５０とから構成する。水中顕微鏡１４５の一構成例
を図３に示す。水中顕微鏡１４５は、サンプリング管３
０，移送装置３１、及び撮像装置３２から構成される。
移送装置３１は、採水したサンプル水の一部を採取し、
サンプリング管３０を介して、撮像装置３２に移送す
る。移送されたサンプル水は撮像装置３２のフローセル
３３に導かれる。フローセル３３は、光透過物質、例え
ば、ガラスやアクリル材を用いて、内部にスリット状の
液流通路を形成させた平板型構造となっている。撮像装
置３２は、更に、拡大光学レンズ３４とテレビカメラ３
５を有しており、拡大光学レンズ３４の光像をテレビカ
メラ３５で撮影できる。撮像された拡大光像を画像処理
することにより、サンプル水中のプランクトンを識別し
たり、微生物濃度を定量化できる。

【００２３】他方、水質センサ１５０は、複数のセンサ
から構成され、富栄養化の指標となる窒素やリン化合物
の濃度だけでなく、水温，濁度，ｐＨ，溶在酸素濃度，
電気伝導度，有機物濃度なども計測できる。水中顕微鏡
１４５と水質センサ１５０で計測した水質データは、テ
レメータなどの通信装置やフロッピディスケットなどの
磁気媒体を介して、水質データベース１２０に保存す
る。

【００２４】サンプリング装置誘導手段１６０は、上記
のサンプリング装置１４０を、後述のサンプリング箇所
決定手段２１０で決定したサンプリング箇所に誘導する
ために、観測船２０の位置情報をオンラインで計測する
装置である。ここでの位置情報の計測は、いわゆる、Ｇ
ＰＳ(Global Positioning System；位置情報計測システ
ム）で実現できる。この方式では、複数の人工衛星１０
（一般には三つ以上の人工衛星）からの情報を用い、現
在の位置を求める。位置計測精度は、条件にもよるが、
一般に数メートルから３０メートル誤差程度である。計
測された位置情報とサンプリング箇所決定手段２１０で
決定したサンプリング箇所との差に基づいて、計測船２
０の進行航路を決定する。また、サンプリング箇所決定
手段210によらず、計測の際に臨機応変にサンプリング
する場合には、ＧＰＳでサンプリング箇所の位置情報を
計測し、水質データと共に水質データベース１２０へ送
信する。

【００２５】以上が、サンプリングユニット１３０の説
明である。

【００２６】次に、本発明の特徴であるサンプリング処
理モジュール２００の詳細を説明する。サンプリング処
理モジュール２００は、１）サンプリング箇所決定手段２１０、２）サンプルデ
ータ補正手段２３０３）サンプリングスケジュール決定手段２５０４）水質評価手段２７０とから構成される。

【００２７】まず、サンプリング箇所決定手段２１０か
ら説明する。本手段では、対象とする水圏の水質分布を
反映する代表的な箇所を抽出する。直接採水のサンプリ
ングは、多大な時間と費用とを要することから、実施上
は必要最小限のサンプリング箇所を抽出することが重要
である。本手段は、対象とする湖沼内を、水質が一様と
みなせる小領域に区分し、各小領域の代表箇所を抽出す
る方式をとる。図４のフローを用いて、サンプリング箇
所決定手段２１０の手順を順に説明する。

【００２８】まず、湖沼水面抽出工程２１２では、リモ
セン情報データベース１１０から読み込んだリモセン情
報を用いて、以降の工程での処理対象となる湖沼水面領
域のみを、それ以外の陸地領域から識別する。水面と陸
地との識別には、両者の可視光波長域での反射率の違い
や温度の違いを利用する。例えば、夏期には陸地に比べ
て水面の温度が低いので、リモセン情報の近赤外波長帯
データを用いて識別する。近赤外波長帯データは、数１
に示すように、温度の４乗に比例する熱放射量の情報を
含んでいるので、数２により対象領域内の各メッシュの
温度（正確には輝度温度）を求めることができる。

【００２９】

【数１】ＣＣＴ＝Ａ・ε・Ｔ⁴…（１）但し、ＣＣＴ：リモセン情報値(Computer Compatible T
ape値；０〜２５５)、Ａ：係数、 ε：放射率、Ｔ：表面付近温度、

【００３０】

【数２】

【００３１】ここで求めた温度のヒストグラムに基づ
き、温度のしきい値を決定し、水面と陸地とを識別す
る。

【００３２】陸地部マスキング工程２１４では、湖沼水
面抽出工程２１２で識別した陸地領域を以降の工程から
除外するためのマスキング処理を行う。これにより、リ
モセン情報がカバーする領域のうち、湖沼水面のみが以
降の工程の対象となる。

【００３３】次の波長帯選択工程２１６では、湖沼内を
クラスタリングする際に用いる、リモセン情報の波長帯
を選択する。ここでは、水圏監視において最も重要度の
高い水質項目を設定した上で、その水質項目と各波長帯
データとの相関を計算し、相関の高い波長帯データを選
択する。例えば、Landsat ＴＭデータを用いて、富栄養
化の原因の一つである全リン濃度を監視する場合、全リ
ン濃度と高い相関を持つBand５やBand７を選択し、クラ
スタリング工程２１８で使用する。

【００３４】クラスタリング工程２１８では、選択され
た波長帯データを用いて、湖沼面に対応するメッシュ群
をクラスタリングする。これにより、異なる水質レベル
を持ったメッシュのグループ（ここではカテゴリと呼
称）に分類できる。クラスタリングは、（１）分類した
いカテゴリの数だけ、カテゴリ中心値の初期値を任意に
与え（図５の例では三つ）、（２）各メッシュを、最も
近い中心値のカテゴリに帰属させ、（３）各カテゴリに
帰属するメッシュの平均値から新たなカテゴリ中心値を
求める、（４）中心値が収束するまで、前記の（２）と
（３）を繰り返す、というステップで行う。このクラス
タリングのアルゴリズムは、反復最適化クラスタリング
法と呼ばれ、詳細は公知の文献（例えば、Remote Sensi
ng DigitalImage Analysis：an introduction／John A.
Richards.−２nd Edition,Springer−Verlag）を参照す
ることができる。ここでは、分類するカテゴリ数の初期
値を任意に与えるが、このカテゴリ数が少なすぎると、
水圏内の水質レベル分けが粗くなるため、水質分布を代
表する箇所の抽出が十分でなくなることがある。逆に、
カテゴリ数が多すぎると、各カテゴリの水質レベルの差
が小さくなり、必要以上のサンプリング箇所が抽出され
る可能性がある。これらを避けるために、一つのカテゴ
リがカバーする水質レベルの幅の上限、および各カテゴ
リ間の類似度の上限をあらかじめ与え、これらの条件を
満足するように、カテゴリ数を決定する方式を用いる。
実際の計算では、前者はカテゴリ内の波長帯データの分
散値（ばらつきの度合い）、後者はカテゴリの中心値間
の距離(カテゴリの類似の度合い)を用い、これらの値を
満足するように、カテゴリを分割、または統合すること
により、望ましいカテゴリ数を得る。

【００３５】次の小領域化工程２２０では、同じカテゴ
リに属し、かつ相互に隣接するメッシュ群を小領域化す
る。この小領域化の処理は、例えば、地理情報システム
の機能の一つである、ラスタ／ベクタ変換機能で行うこ
とができる。これら小領域は、採水サンプリング実施の
基本単位となる。

【００３６】代表箇所決定工程２２２では、前工程で区
分した各小領域の代表箇所を計算により求める。代表箇
所の算出は、どのような観点での代表させるかにより、
異なった方法を取る。位置的な代表という観点では、小
領域の重心位置に最も近いメッシュが代表箇所となるの
で、本工程での計算は数３に示す重心を求める計算とな
る。

【００３７】

【数３】

【００３８】また、水質からみた代表という観点では、
クラスタリング工程２１８で用いたリモセン情報の小領
域内平均値に最も近い値を持つメッシュが代表箇所とな
る。最後に、出力工程２２４では、代表箇所決定工程２
２２で求めたサンプリングのための代表箇所をサンプリ
ングスケジュール決定手段２５０へ出力する。

【００３９】以上が、サンプリング箇所決定手段２１０
の手順である。

【００４０】次に、サンプリングスケジュール決定手段
２５０を説明する。本手段では、先のサンプリング箇所
決定手段２１０で決定した複数のサンプリング箇所を、
どのような順序と時刻でサンプリングするかを決定す
る。サンプリング順序は、計測船２０での航行移動距離
を短くするため、また、サンプリング時刻は、後述する
サンプルデータ補正手段２３０でのデータ補正精度を良
くするために重要である。以下、図６のフローを用い
て、サンプリングスケジュール決定手段２５０の手順を
順に説明する。

【００４１】まず、プラットフォーム飛来時刻読み込み
工程２５２では、人工衛星１０など、リモートセンシン
グセンサを搭載するプラットフォームが湖沼５の上空に
飛来する日時、及び時刻をリモセン情報データベース１
１０から読み込む。プラットフォームが、湖沼監視専用
にチャータした航空機などの場合には、飛来時刻をリモ
セン情報データベース１１０から読み込まず、直接入力
することもできる。また、サンプリング箇所読み込み工
程２５４では、サンプリング箇所決定手段210で決定し
たサンプリング箇所のリストを読み込む。

【００４２】次の順序決定工程２５６では、計測船２０
での航行総移動距離を最小にするようなサンプリング順
序を求める。この航行総移動距離の最小化は、巡回セー
ルスマン問題（Traveling Salesman Problem）として知
られる組み合わせ最適化問題の一つである。この問題
は、数４に示すようなサンプリング順序の関数である航
行総移動距離を目的関数とし、この目的関数を減少させ
るようなサンプリング順序を探索することによって解
く。

【００４３】

【数４】

【００４４】サンプリング順序の探索方法としては、シ
ンプレックス法，ニューラルネットによる方法、遺伝ア
ルゴリズムによる方法などが知られている。これらの方
法は、仮に与えたサンプリング順序（解の初期値）から
スタートして、新たなサンプリング順序の代替案を決定
し、その代替案が元のサンプリング順序よりも評価関数
を小さくするものであれば、それを解として残し、元の
解を棄却する。それぞれの方法の違いは、代替案の決定
の仕方である。たとえば、遺伝アルゴリズムによる方法
では、複数の代替案を「交配（元の代替案どうしの一部
を入れ替える)」と「突然変異（元の代替案の一部をラン
ダムに変更する）」と呼ばれる操作で作成する。ここで
求めたサンプリング順序は、時間決定工程２５８に送ら
れる。サンプリング時刻の違いによる水質データの変動
が無視できる範囲の場合には、時間決定工程２５８を省
略しても良い。

【００４５】時間決定工程２５８では、プラットフォー
ム飛来時刻との時間のずれが小さくなるように、各サン
プリング箇所でのサンプリング時刻を決定する。最も簡
単な方法は、サンプリング順序が真ん中の箇所でのサン
プリング時刻を、プラットフォーム飛来時刻に設定し、
残りの箇所の時刻は、移動時間とサンプリング所要時間
に基づいて、その前後に割り当てるものである。後述の
サンプルデータ補正手段２３０での補正をより正確にす
るために、各サンプリング箇所で２度ずつ計測する場合
には、図７に示すように、サンプリング順序が最後の箇
所のサンプリング時刻をプラットフォーム飛来時刻に設
定し、その時点から時間的に対称となるように、残りの
箇所のサンプリング時刻を割り当てることもできる。

【００４６】最後の出力工程２６０では、サンプリング
順序とサンプリング時刻をサンプリング装置誘導手段１
６０に出力する。サンプリング装置誘導手段１６０は、
このスケジュールに従って、計測船２０をサンプリング
箇所まで誘導する。

【００４７】以上がサンプリングスケジュール決定手段
２５０の説明である。

【００４８】次に、サンプルデータ補正手段２３０のフ
ローを図８を用いて説明する。

【００４９】まず、サンプルデータ読み込み手段２３２
では、水質データベース１２０から直接採水によって得
られたサンプルデータを水質データベース１２０から読
み込む。ここでは、水質データ値そのものに加えて、サ
ンプリング時刻など、データの補正に必要な付帯情報も
あれば、同時に読み込む。

【００５０】次の補正方式選択工程２３４では、先の工
程で読み込んだ付帯情報に基づき、予め準備した補正方
式の中から採用可能な方式を選択する。準備する補正方
式としては、変動相殺補正方式，経時変化パターン補正
方式などがある。変動相殺補正方式は、図７を使って上
述したように、各サンプリング箇所でのサンプリング
を、プラットフォーム飛来時刻を中心に時間的に対称な
前後の時刻に２度実施した場合に採用可能である。この
方式は、プラットフォーム飛来時刻を中心にした水質の
時間的変動が単調増加、または単調減少であることを前
提としており、二つの時刻のデータを平均することで、
プラットフォーム飛来時刻からのサンプリング時刻のず
れの影響を相殺する。

【００５１】他方、経時変化パターン補正方式は、各サ
ンプリング箇所でのサンプリングが各々１度ずつしか実
施されない場合に採用される。この方式は、予め調査し
た対象水圏の水質経時変化パターンを用いて、数５に示
すようにサンプリングデータをプラットフォーム飛来時
刻のデータに補正するものである。

【００５２】

【数５】ｘ_f＝｛Ｐ（ｔ_f）／Ｐ（ｔ_s）｝・ｘ_s…（５）但し、ｘ_f：プラットフォーム飛来時刻ｔ_fでの水質デー
タ値（補正後の値）、ｘ_s：サンプリング時刻ｔ_sでの水質データ値（補正前の
値）、Ｐ(ｔ)：日平均を１００とした場合の、時刻ｔでの相対
変動値数５のＰ（ｔ）は、時刻ｔの多項式で表現しても良い
し、日平均を１００とした時の各時刻の相対値で表わし
た、離散値のリストであっても良い。

【００５３】次の補正演算工程２３６では、補正方式選
択工程２３４で選択した補正方式を用いて、プラットフ
ォーム飛来時刻での値に補正演算する。経時変化パター
ン補正方式を採用した場合には、数５の演算を実施す
る。演算の結果は、最後の出力工程２３８で水質評価手
段２７０へ出力する。

【００５４】最後に、水質評価手段２７０を説明する。
ここでは、予め作成した水質評価式を用いて、リモセン
情報から水質データを算出する。水質評価式は、数６に
示すように、リモセン情報の波長帯データを説明変数，
水質データを目的変数とする重回帰式である。

【００５５】

【数６】

【００５６】数６の重回帰式で用いる波長帯データは、
得られる総ての波長帯を用いるのでなく、水質データに
対して有意の相関を持つ、独立な変数のみを用いること
が望ましい。回帰係数と係数は、リモセン情報データベ
ース１１０と水質データベース１２０に保存されたデー
タを用いて、重回帰式による水質評価誤差が小さくなる
ように決定すればよい。重回帰式による水質評価式の具
体例として数７を示す。

【００５７】

【数７】クロロフィルａ(ｍｇ／ｍ³)＝１１.８×ｂ₃＋６０.５×ｂ₄―２０.１ ×ｂ₇―２６７.５ …（７）この式は、Landsat ＴＭデータを用いてクロロフィルａ
の濃度を評価するもので、７つの波長帯のうち、三つの
波長帯データを使用している。水質評価式は、上述の重
回帰式が最も一般的であるが、これ以外にもニューラル
ネットモデルなどを用いることもできる。ニューラルネ
ットモデルの場合には、入力層に波長帯データ、出力層
には水質データを配置する形式となる。モデルパラメー
タ（ニューロン間の結合強度）は、重回帰式の場合と同
様に、リモセン情報データベース１１０と水質データベ
ース１２０に保存されたデータからモデルの手本となる
教師データを作成し、これを誤差逆伝播法（Error Back
propagation Method）などの学習アルゴリズムを用いて
行う。

【００５８】上述のようにして予め準備した水質評価式
に、リモセン情報データベース110からの波長帯データ
を入力することにより、対象とする水圏の各メッシュの
水質データを計算する。計算した結果は、CRT300に出力
する。CRT300では、評価した水質データを、対象とする
水圏とその周辺の地図や境界線などの情報と重ね合わせ
て表示する。この水質分布の表示により、対象とする水
圏の水質をリモセン情報の取得間隔で監視することがで
きる。予め各水質の許容濃度を設定しておき、この許容
濃度を越えた場合には、強調表示や警報を出すようにし
ても良い。

【００５９】以上が、本発明による水圏監視システムを
湖沼の監視に適用した実施例の構成と動作の説明であ
る。本実施例では、より精度の高い水質評価式が作成さ
れるようになるため、水圏内の水質をより正確に監視で
きるようになる。

【００６０】

【発明の効果】本発明によれば、水圏内の水質分布を正
確に反映する水質データが得られるだけでなく、これら
水質データを採水時刻が同一であった場合の値に補正で
きることから、リモセン情報を用いた水質評価式を精度
の高いものとすることができる。これにより、より正確
な水圏の水質監視が実現できる効果がある。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明による水圏監視システムを湖沼の水質監
視に適用した実施例の全体構成を示すブロック図。

【図２】リモセン情報データベースのデータ形式を説明
する図。

【図３】水中顕微鏡の構成図。

【図４】サンプリング箇所決定手段の動作を示すフロー
チャート。

【図５】サンプリング箇所決定手段の主要工程を説明す
る図。

【図６】サンプリングスケジュール決定手段の動作を示
すフローチャート。

【図７】サンプリングスケジュール決定手段の主要工程
を説明する図。

【図８】サンプルデータ補正手段の動作を示すフローチ
ャートである。

【符号の説明】

５…湖沼、２０…計測船、１００…水圏監視システム、
１１０…リモセン情報データベース、１２０…水質デー
タベース、１３０…サンプリングユニット、１４５…水
中顕微鏡、１６０…サンプリング装置誘導手段、２００
…サンプリング処理モジュール、２１０…サンプリング
箇所決定手段、２３０…サンプルデータ補正手段、２５
０…サンプリングスケジュール決定手段、２７０…水質
評価手段、３００…ＣＲＴ。

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者渡辺昭二茨城県日立市大みか町七丁目１番１号株式会社日立製作所日立研究所内 (72)発明者原直樹茨城県日立市大みか町五丁目２番１号株式会社日立製作所大みか工場内

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】複数の波長帯データを含むリモートセンシ
ング情報を利用して水圏内の水質を監視する水圏監視シ
ステムにおいて、該複数の波長帯データの組み合わせにより、該水圏内で
分割したメッシュ群を複数の水質カテゴリに分類し、さ
らに、該水圏内を該水質カテゴリが同一な小領域に区分
し、該小領域から少なくとも一つの直接採水箇所を決定
するサンプリング箇所決定手段と、前記サンプリング箇所決定手段で決定したサンプリング
箇所のサンプルデータと該複数の波長帯データを含むリ
モートセンシング情報とを用いて作成された水質評価式
により、該水圏内の前記小領域の各々の水質を評価する
水質評価手段とを具備することを特徴とする水圏監視シ
ステム。
【請求項２】複数の波長帯データを含むリモートセンシ
ング情報を利用して水圏内の水質を監視する水圏監視シ
ステムにおいて、該複数の波長帯データの組み合わせにより、該水圏内で
分割したメッシュ群を複数の水質カテゴリに分類し、さ
らに、該水圏内を該水質カテゴリが同一な小領域に区分
し、該小領域から少なくとも一つの直接採水箇所を決定
するサンプリング箇所決定手段と、前記サンプリング箇所決定手段によって決定した複数の
サンプリング箇所でのサンプルデータを、同一時にサン
プリングした場合の値に補正するサンプルデータ補正手
段と、前記サンプルデータ補正手段で処理されたサンプルデー
タと該複数の波長帯データを含むリモートセンシング情
報とを用いて作成された水質評価式により、該水圏内の
前記小領域の各々の水質を評価する水質評価手段とを具
備することを特徴とする水圏監視システム。
【請求項３】複数の波長帯データを含むリモートセンシ
ング情報を利用して水圏内の水質を監視する水圏監視シ
ステムにおいて、該複数の波長帯データの組み合わせにより、該水圏内で
分割したメッシュ群を複数の水質カテゴリに分類し、さ
らに、該水圏内を該水質カテゴリが同一な小領域に区分
し、該小領域から少なくとも一つの直接採水箇所を決定
するサンプリング箇所決定手段と、前記サンプリング箇所決定手段によって決定した複数の
サンプリング箇所のサンプリング順序を決定するサンプ
リングスケジュール決定手段と、前記サンプリング箇所決定手段によって決定した複数の
サンプリング箇所でのサンプルデータを、同一時にサン
プリングした場合の値に補正するサンプルデータ補正手
段と、前記サンプルデータ補正手段で処理されたサンプルデー
タと該複数の波長帯データを含むリモートセンシング情
報とを用いて作成された水質評価式により、該水圏内の
前記小領域の各々の水質を評価する水質評価手段とを具
備することを特徴とする水圏監視システム。
【請求項４】請求項１または２または３に記載の水圏監
視システムにおいて、さらに、衛星情報を用いた位置計測装置により、前記サ
ンプリング箇所決定手段によって決定したサンプリング
箇所へサンプリング装置を誘導するサンプリング装置誘
導手段を具備することを特徴とする水圏監視システム。
【請求項５】請求項４に記載の水圏監視システムにおい
て、前記サンプリング装置が、水圏中の微生物を連続で撮像
する水中顕微鏡を含むことを特徴とする水圏監視システ
ム。
【請求項６】請求項１または２または３に記載の水圏監
視システムにおいて、前記サンプリング箇所決定手段が、各水質カテゴリに属
するメッシュの波長帯データの分散値を所定値以下と
し、かつ、各カテゴリの中心間の距離が所定値以上とす
るように、カテゴリ分類数を決定することを特徴とする
水圏監視システム。
【請求項７】請求項２または３に記載の水圏監視システ
ムにおいて、前記サンプルデータ補正手段が、該水圏の水質時間変動
パターン情報を用いることを特徴とする水質監視システ
ム。
【請求項８】請求項１または２または３に記載の水圏監
視システムにおいて、前記水質評価手段で用いる水質評価式が、該波長帯デー
タを入力とし、水質値を出力とする式であることを特徴
とする水圏監視システム。
【請求項９】請求項３に記載の水圏監視システムにおい
て、前記サンプリングスケジュール決定手段が、全サンプリ
ング箇所を計測するための総移動距離を評価関数として
用いることを特徴とする水圏監視システム。
【請求項１０】請求項３に記載の水圏監視システムにお
いて、前記サンプリングスケジュール決定手段が、さらに、サ
ンプリング順序が真ん中の箇所でのサンプリング時刻
を、該波長帯データを計測するセンサが該水圏上へ飛来
する時刻に最も近くなるように、サンプリング時刻を決
定することを特徴とする水圏監視システム。