[P-1] 水理

[5-13(P)] 深層学習を用いた画像解析による石垣島宮良川河口の水位・塩分の時系列データ再構築

*水口 芽和¹、中山 朝葉¹、笠原 太一³、浅田 洋平²、福田 信二² (1. 東京農工大学大学院先進学際科学府、2. 東京農工大学大学院農学研究院、3. 東京農工大学大学院連合農学研究科)

キーワード：

画像認識、人工知能、環境モニタリング、可視化

本研究は、石垣島宮良川河口の水位および塩分の時系列変化の再現性評価とモデルの注目領域の分析を目的とする。具体的には、撮影画像と水位および塩分の観測データを用いてCNNモデルを構築し、再現性を評価した。その結果、モデルの高い再現精度から、画像に基づく河川環境モニタリングの有効性が確認できた。また、注目領域の分析から、水位や塩分の数値によって、CNNモデルの注目領域が異なることが明らかになった。

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