(別紙様式１０)２０２１年度 北極域研究共同推進拠点 共同研究等報告書【申請区分】：□萌芽的異分野連携共同研究■共同推進研究□産学官連携フィージビリティ・スタディ□共同研究集会【研究課題名】：□産学官連携課題設定集会

機械学習と GoogleEarthEngine を用いた北極沿岸平野湖の水深モデリング【研究期間】：2021 年度【共同研究員】
共同研究員
研究代表者

氏名
ラム・アブタル

所属・職名
北海道大学・准教授(拠点内外)(注 1)
研究分担者（拠点内）(注 1)

リモートセンシング

的場 澄人

北海道大学・助教

氷河、古気SAUNAVAARA

北海道大学・助教

政治学、歴史JUHA MIKAEL
研究協力者

専門分野

Prabir K. Patra(拠点内外) (注 1)

学
国立研究開発法人海洋研 気候変動モデ究開発機構, 地球環境部 リ ング と GHG
門(地球表層システム研究 排出量センター), グループリーダー代理露崎史朗

北海道大学・教授

植物群集生態学

PULPADAN

国立環境研究所・特別研 気候変動適応Yunusali

究員Pankaj KUMAR

地球環境戦略研究機関・ 適応と水環境
主任研究員

松村寛一郎

東京農業大学・教授

農業

Vaibhav Katiyar

山口大学・研究者

リモートセンシ
ング

Hitesh Supe

北海道大学環境科学院・ リモートセンシ
博士課程 1 年

ング

Alamgir

北海道大学環境科学院・ リモートセンシ

Bhuiyan

博士課程 1 年

Ma Pelium

北海道大学環境科学院・ リモートセンシ
研究生
1

ング
ング

区分

(注 2) 拠点内外については、募集要項別添の北極域研究共同推進拠点を形成する３研究施設の研究者リストをご覧ください。
(注 3) 計画申請書に含まれていなかった方でも結果的に本共同研究に参画された方（招へい者等）が居られれば、研究協力者として記述して下さい。

【研究の内容】(1) 概要を 400 字以内（文字のみ）で記載してください。
本研究は、地理空間データを用いて、アラスカ北部の北極圏沿岸平野にある様々な浅いサーモカ
ルスト湖と、日本の網走における流氷の厚さをモニタリングすることに焦点を当てたものである。これまでの研究で、地球温暖化による北極圏沿岸湖沼の存在量や面積の減少、流氷の厚さの減少が明確に指摘されている。本研究では、Landsat-8 OLI 画像を用いて、Google earth engine（GEE）と高度な機械学習モデルを用いて、数百の北極圏沿岸湖沼の水深をマッピングした。その結果、人工衛星によると水深は 21m まで取得可能であり、水深データが現地の観測データと整合的であることが示された。2 月 14 日、北海道のオホーツク海沿岸にあるサロマ湖の湖口において、流氷の厚さを観測するために UAV をもちいて LiDAR データを取得した。LiDAR データは、流氷の厚さの時間的変化を示している。流氷の厚さは、海氷のマスバランスの研究を遂行する上で有用なパラメータである。
(2) 図表や写真も交えて、研究の内容や成果等を 2000 字程度でまとめてください。
A)アラスカ湖における湖底地形モニタリング

本研究では、最近公開されたフィールドインベントリの深度データポイントと Google Earth Engine プラットフォームが持つ機械学習アルゴリズムを用いて、北極圏の湖沼の地域スケール水深マップの作成を試みた。図 1.は、湖沼の水深測定に使用した調査地の位置図である。さらに、Simpson and Arp,(2020)が提供する原位置データを収集し、地域スケールでの水深モデルをマッピングするためのベース情報として使用した。

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図 1. 調査地域の位置図(測定された湖の原位置深度)と、本研究で実施した水深測定の範囲を示す境界線(緑色の多角形)。北極圏沿岸平野の位置（緑色で塗りつぶした領域）を示す挿入図。
i) ML モデルによる水深マップ
図 2 は、分類回帰木（図 2a）、ランダムフォレスト（図 2b）、サポートベクターマシン（図 2c）の 3 つの機械学習モデルによる水深図のモデル化結果を示したものである。CART と RF は 21m までの水深を取得できたが、SVM は 6m までしか取得できず、実際の水深を大きく下回っていることが示されている。
一方、CART モデルは、特に湖沼の外側でノイズの多い結果となった（図 2 ピンクのパネル）。このように定性的に分析すると、RF モデルは深度検索に優れており、CART は満足できる結果、SVM は満足できない性能に分類された。

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図 2.

3 つの機械学習モデル（a）分類回帰木、（b）ランダムフォレスト、（c）サポートベクターマシン）から得られた湖底地形図。

ii) 湖沼の水深分布と形態学的特徴
調査地域の湖（データセットを表面積 1km2 以上の湖にトリミング）は、最大水深が 0〜21m であり、全地域の平均水深は 1.44m、標準偏差は 2.85m であった。図 3 に表面積 1km2 以上の 380 の湖沼の面積-頻度プロットを示す。その大半（78％）は 3 km2 未満である一方、最大の湖沼面積は 18.36 km2であるとされる。図 3 は、調査地域の代表的な湖から得られた水深プロファイルを示したものである。
ソナーによる水深分布 X-Y と U-V は、RF と CART による水深分布とほぼ一致している（図 3e と 3j）。
SVM は水深をかなり過小評価しているため、そのプロファイルはフィールドの水深と比較できない。
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（図 3d、3i）。これらの湖は全体的に統一的な湖沼形態をしており、侵食が少ないためか、湖の透明な箇所の棚の発達は未熟である。傾斜は湖の中心に向かって徐々に大きくなるステップ状の特徴を持っている。

図 3. 北極圏のいくつかの湖の水深分布。(a)と(f)は X-Y および U-V プロファイルのフィールドサンプルの位置、(b)と(g)は CART による水深マップ、(c)と(h)は RF による水深マップ、(d)と(i)はSVM による湖の位置、 (e)と(j)はそれぞれ X-Y および U-V プロファイルの対応プロットである。

(B) オホーツク海における流氷モニタリング
2022 年 1 月から 2 月にかけて、北海道のオホーツク海沿岸にあるサロマ湖の湖口において流氷観測を実施した。北
海道大学大学院環境科学研究科の地理空間研究室は、オホーツク海での流氷モニタリングのための UAV フィー
5ルドデータ収集を実施しました。Ram Avtar 博士の指導のもと、東京農業大学の松村教授と共同で実施た。2022 年 1 月 29 日〜30 日、2 月 14 日〜15 日の 2 回、流氷 UAV 調査を実施した。
また、LiDAR を搭載したドローンによるデータ取得に成功した。北海道大学の大学院生 3 名が観測に同行した。
データ収集には、DJI Matrice 300 RTK と LiDAR センサーを使用しました。
図 4 は、Matrice300 RTK GNSS と LiDAR センサーを使用した UAV 調査チームと UAV デー
タ取得の様子を示す。
図 4: Matrice300 RTK GNSS と LiDAR センサーを使用した UAV 調査チームと UAV データ取得の様子
オホーツク海での UAV データ収集が終了し、北海道大学地理情報研究室で流氷データの処理を開始した。 図5a. 通常のカメラで撮影した流氷の画像で、形状、大きさ、厚み、質感、色、明るさなどのバリエーションを示している。
これらのパラメータから、異なるタイプの流氷や厚みを識別することができる。図 5b は、UAV で取得したデータを処理した後のオルソモザイクデータです。オルソモザイクデータでも、形状、大きさ、厚み、テクスチャ、色、明るさなどに違いが見られた。これらのパラメータは、流氷の物理的性質に基づいて、異なる種類の流氷を分類するために使用することができる。流氷はドローンを用いることで容易に確認することができ、費用対効果も高いことが判明した。さらに、画像分割アルゴリズ
ムを用いてオルソモザイク画像の分類に取り組んでおり、分類結果は、さらに流氷の厚さと他の物理的特性の間の経験的なモデルを開発するために使用することを考えている。

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図 5 (a) 通常のカメラで撮影した流氷 (b) UAV で取得した流氷のオルソモザイクデータ
図 6 は、Zenmuse L1 LiDAR システムによる調査地域の流氷厚さマップである。LiDAR の点群データ
は TeRRA ソフトウェアで処理された。図 3a は、TeRRA ソフトウェアで処理した点群データを示している。図 3a では、これらの点群を 3 次元で見ることができる。また、TaRRA の高さマップのカラー表示により、流氷の高さを確認することができた（図 3b）。さらに、処理した点群データを QGIS で解析し、海水面の高さに基づいて流氷の厚さを抽出した(図 3c)。海水面からの参照情報をもとに、流氷の厚さを 3 つのクラスに分類した。RTK システムと組み合わせた LiDAR データは標高情報を抽出するのに有効で、これによって氷の厚さを正確に知ることができる。この厚さ情報は、流氷の総量を推定するのに役立ち、海氷の物質収支を推定するのに役立つと考えている。また、多時刻のデータを収集することで、宇宙からの流氷の運動状態を把握することができる。流氷の厚さの変化を見るために、流氷の厚さプロファイル（X-Y）を描いた（図 3d）。図 3c は、流氷の厚さが風速や風向きの影響を受けて急激に変化していることが明瞭に示されている。このように、UAV による LiDAR データを利用することで、流氷の厚さを正確に把握することができ、流氷運動のモデリングを行う上で有用な情報を得ることができる。
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(3) 本共同研究に関する活動・実績等を下表に記入してください。
①研究打合せ、学会参加・集会(注 4)、調査等(注 4)

研究代表者、共同研究分担者、研究協力者、招へい者によるもの

日程(月日)

日数

活動内容

場所

(日)

研究代表者、共同研究分担者、研究参加者数

協力者、招へい者の参加者名・部署

(人)

②研究論文
研究代表者並びに、研究分担者あるいは研究協力者が著者の関連論文がありましたら可能な限り記載ください。
論文が複数ある場合は、そのフォーマットとして論文 1 の分をコピーして記載してください。
論文 1
項目

記入要項

回答

(1)著者名(共著者名含む)、

Chen H., Yunus A.P., Nukapothula S, and Ram Avtar (2022): Modelling Arctic発行年、論文タイトル、掲載

Coastal Plain Lake Depths Using Machine Learning and Google Earth

誌名、巻・号、ページ数、Engine. Physics and Chemistry of the Earth. (Accepted)

DOI、出版年月日

論文 2
項目記入要項

回答(1)著者名(共著者名含む)、

Kanichiro MATSUMURA, Stanley Anak SUAB, Ram AVTAR, 2022, Pack ice

発行年、論文タイトル、掲載

observations by UAV and Sentinel-2 Satellite, Okhotsk Sea and Polar Oceans

誌名、巻・号、ページ数、Research 6, pp.42-45

DOI、出版年月日③研究書等著書
著書名・著者名

出版年月

出版社名

④特許等出願
特許、実用新案、商標⑤研究発表(資料添付も可)
発表年月日

発表者名（共著者を含む）

発表タイトル8

発表学会等名称

発表地

招待

講演
(〇)

2022.03.03Ram

Avtar,

Kanichiro IIS

Matsumura, Yunus P. Ali

forum, Remote Sensing

University

onlineofTokyo, Japan⑥国際シンポジウム等(資料添付も可)参加をした主な国際シンポジウム等
開催時期（年月）2022 年 2 月 22 日

国際シンポジウム等名称

招待講演/議長の有無

第 36 回北方圏国際シンポジウム

一般報告⑦本共同研究に関し実施(主催、共催、後援等)したシンポジウム・集会(注 6)等(資料添付も可)(注 6) 研究代表者、共同研究分担者、研究協力者、招へい者以外を含む参加募集によるもの
開催日

実施

形態

シンポジ地

(注 7)

ウム・集目的及び概要

対象者

参加人数

(注 7)

(海外(注 8))

会等名称

（国、県、市など）(注 7)
形態:シンポジウム、セミナー、公開講座、ワークショップ、その他
対象：一般、地域、学生、研究者(注 8) 海外機関に所属するもの⑧本拠点共同研究に係る成果が科学研究費などの外部資金の応募(予定を含む)やプロジェクトに発展した例があればご記入ください。
・プロジェクト名・プロジェクトの主な プロジェクト期間

・プロジェクト概要

・代表者・関係者(所属)

財源(目的・期待効果、規模、参加・関係研究者・金額

国等)

・予定の場合は、(予定)

・これまでの本共同研究との関と記載してください

連性(300 字程度)

⑨研究成果が一般社会産業界などに還元（応用）された事例や新しい研究分野の開拓や教育活動に反映された事例(資料添付も可）
9⑩その他国際研究協力活動事例
事業名

概要

受入人数

派遣人数

⑪学会賞等受賞、アウトリーチ、取材、その他
年月日

所在・出典・新聞名等受賞者・関係者(所属)

研究課題名・賞名・内容等

記事コピ－等を添付してください。
⑫コロナ禍の影響と対策
本共同研究へのコロナ禍の影響と対策(改善・代替策、計画変更、工夫等)、助成金執行率(%)について記述してください。
影響の事象

対策の有無と内容(計画変更・中止、改善・代替策、工夫等)

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