Development of wind erosion risk assessment using dry vegetation index from remote sensing

１．衛星枯れ草指数による枯れ草量の推定ゴビ砂漠ツォクトオボー（TsO）の地表面条件の異なる18地点において、2001～2022年春季に取得した植生写真データの一部をMIPARソフトウェアで枯れ草の被覆率を算出し、学習データセットを作成した上で、画像解析用ディープラーニングモデルを開発した。モデルによって植生写真データから得た枯れ草の被覆率データと衛星植生指数MODIS Soil Tillage Index（STI）の関係を明らかにして、精度の高い枯れ草量推定手法を開発した。２．枯れ草効果の検証乾燥地では、枯れ草植被率がダスト発生臨界風速に影響を及ぼし、その結果、ダスト発生に影響する。本研究は、2001～2021年のダストが頻繁に発生する3月と4月のゴビ砂漠とその周辺地域におけるダスト発生及び3種類の定義による強風発生頻度の時空間分布を調べた。それぞれの強風の定義で予測されるダスト発生とダスト発生の観測結果によるスレットスコアを用いて、枯れ草の変動がダスト発生に及ぼす影響を評価した。その結果、MODIS STIから算出される枯れ草は、3月よりも4月において顕著にダスト発生に影響していた。このことは、3月は枯れ草に加え、土壌の凍結融解や積雪といった地表面パラメータについても考慮する必要があることを示唆している。しかし、4月は枯れ草植被率のみで推定される臨界風速を用いることで、ダスト発生の予測精度が向上した。このことから、枯れ草植被率が4月のダスト発生の変動を支配する重要な要因であると考えられる。

１．衛星枯れ草指数による枯れ草量の推定ゴビ砂漠ツォクトオボー（TsO）の地表面条件の異なる18地点において、2001～2022年春季に取得した植生写真データの一部をMIPARソフトウェアで枯れ草の被覆率を算出し、学習データセットを作成した上で、画像解析用ディープラーニングモデルを開発した。モデルによって植生写真データから得た枯れ草の被覆率データと衛星植生指数MODIS Soil Tillage Index（STI）の関係を明らかにして、精度の高い枯れ草量推定手法を開発した。２．枯れ草効果の検証乾燥地では、枯れ草植被率がダスト発生臨界風速に影響を及ぼし、その結果、ダスト発生に影響する。本研究は、2001～2021年のダストが頻繁に発生する3月と4月のゴビ砂漠とその周辺地域におけるダスト発生及び3種類の定義による強風発生頻度の時空間分布を調べた。それぞれの強風の定義で予測されるダスト発生とダスト発生の観測結果によるスレットスコアを用いて、枯れ草の変動がダスト発生に及ぼす影響を評価した。その結果、MODIS STIから算出される枯れ草は、3月よりも4月において顕著にダスト発生に影響していた。このことは、3月は枯れ草に加え、土壌の凍結融解や積雪といった地表面パラメータについても考慮する必要があることを示唆している。しかし、4月は枯れ草植被率のみで推定される臨界風速を用いることで、ダスト発生の予測精度が向上した。このことから、枯れ草植被率が4月のダスト発生の変動を支配する重要な要因であると考えられる。