Observation method and hazard level evaluation for short-lived glacial lake in the northern Tien Shan

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本研究では，「短命氷河湖」に関するハザードの理解とその災害軽減を目的に，3つの課題に取り組んでいる．1）衛星データとAI深層学習による「短命氷河湖」のモニタリング手法の開発，2）現地調査と衛星データ解析による危険な「短命氷河湖」を特定するハザードレベルの新評価基準の提案，3）現地調査と衛星データ解析による短命氷河湖が出現するモレーンコンプレックスの内部構造の解明である．1）衛星データとAI深層学習による「短命氷河湖」のモニタリング手法の開発については，深層学習「CNN（畳み込みニューラルネットワーク）構造」を用いた氷河湖認識に取り組み，対象地域の小規模氷河湖においても80%の精度で氷河湖を自動で認識できることができた．本研究では，これまでの研究を発展させ，急速に拡大，消失を起こす短命氷河湖の面積変化の自動算出を目的とし，深層学習を用いたセグメンテーション技術を用い，氷河湖面積の自動計測手法の確立に取り組んだ．作成したデータセットを用いてモデルを学習させ,評価指標を算出した結果，モデルの学習不足により十分な氷河湖面積の検出精度を得ることはできなかった．2）現地調査と衛星データ解析による危険な「短命氷河湖」を特定するハザードレベルの新評価基準の提案として，昨年の9月に現地調査をおこない，テスケイ山脈のコルムドゥ氷河湖に自動気象観測機器を設置し，氷河上でドローン空撮，氷河の融解量観測のためのステークを5本設置した．また，コルムドゥ氷河湖，ゴルトール氷河湖1，2でドローン空撮と水位計の設置をおこなった．3）現地調査と衛星データ解析による短命氷河湖が出現するモレーンコンプレックスの内部構造の解明については，今年度は主に衛星画像解析により氷河起源型岩石氷河の形成環境の解析を進めた．