国立環境科学院は、2日、超分光センサーに基づく現場観測と衛星画像分析を連携させた広域藻類モニタリングシステムを高度化すると発表した。
観測システムは、固定型超分光タワーを利用したリアルタイム藻類観測と、人工衛星に基づく広域藻類監視システムの構築を中心に進められる。
超分光センサーは、一般的なカメラよりもはるかに多くの波長情報を分析でき、肉眼では確認しにくいクロロフィル-aやフィコシアニンなどの藻類関連色素をリアルタイムで測定できるのが特徴である。
現在、超分光タワーは納豆川の七星地点と金剛山大青湖の2カ所で運用されており、国立環境科学院は今月、納豆川の海平、江正高齢、物金メリーの3カ所に追加設置し、合計5カ所で運用を拡大する予定である。
観測データは、水質センサーや気象観測機器、CCTVなどから収集される情報とともに、AIに基づく深層学習モデルで分析される。現在はクロロフィル-aとフィコシアニン濃度をリアルタイムで提供しており、今後は藻類警報制度の核心管理指標である有害藻類細胞数まで自動分析する技術の開発も進める。
この技術が開発されれば、藻類濃度の変化や異常兆候をリアルタイムで把握するのに役立つと見込まれる。
広域監視には、欧州宇宙機関（ESA）のセンティネル-2衛星画像が活用される。国立環境科学院は、衛星画像に大気補正とAI画像分析技術を適用し、クロロフィル-aとフィコシアニン濃度分布を定量的に算出しており、納豆川・金剛山・永山川水系を対象に作成した藻類分布マップを水環境情報システムを通じて公開している。
国立環境科学院は、現場観測と衛星監視を併用することで、時間単位の精密な変化と広い水域の空間的分布を同時に把握できると考えている。これにより、藻類警報制度の運用はもちろん、飲料水・浄水場の対応や藻類季節管理制度など、地方自治体や関係機関の事前対応にも活用される見込みである。
金京賢国立環境科学院水環境研究部長は、「AIと先端リモートセンシング技術の融合は、気候変動時代の水質管理システムを転換する核心技術である」と述べ、「国民が安心できる水環境を創出するため、リアルタイム・予測に基づく知能型藻類対応システムを継続的に高度化していく」と語った。
* この記事はAIによって翻訳されました。
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