論文の概要: Hyperspectral in situ remote sensing of water surface nitrate in the Fitzroy River estuary, Queensland, Australia, using deep learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.17483v1
• Date: Fri, 23 May 2025 05:22:29 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-26 18:08:33.833607
• Title: Hyperspectral in situ remote sensing of water surface nitrate in the Fitzroy River estuary, Queensland, Australia, using deep learning
• Title（参考訳）: 深層学習を用いたオーストラリアのクイーンズランド州フィッツロイ川河口における水面硝酸塩の高スペクトルリモートセンシング
• Authors: Yiqing Guo, Nagur Cherukuru, Eric Lehmann, S. L. Kesav Unnithan, Gemma Kerrisk, Tim Malthus, Faisal Islam,
• Abstract要約: 近年の河川で排出される硝酸塩の増加は、グレートバリアリーフのラグーンでサンゴの漂白に大きなリスクをもたらす。 以前の研究では、水面硝酸塩と貯水反射率の間に間接的、非因果関係があることが示されている。 時系列観測により, 亜硝酸塩負荷の周期周期は, 干潟調査地における潮流の影響により明らかとなった。 モデル予測硝酸塩のin-situ測定した硝酸塩値に対する精度評価の結果, 予測硝酸塩値は地中構造値とよく相関していた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.2094057281590807
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Nitrate ($\text{NO}_3^-$) is a form of dissolved inorganic nitrogen derived primarily from anthropogenic sources. The recent increase in river-discharged nitrate poses a major risk for coral bleaching in the Great Barrier Reef (GBR) lagoon. Although nitrate is an optically inactive (i.e., colourless) constituent, previous studies have demonstrated there is an indirect, non-causal relationship between water surface nitrate and water-leaving reflectance that is mediated through optically active water quality parameters such as total suspended solids and coloured dissolved organic matter. This work aims to advance our understanding of this relationship with an effort to measure time-series nitrate and simultaneous hyperspectral reflectance at the Fitzroy River estuary, Queensland, Australia. Time-series observations revealed periodic cycles in nitrate loads due to the tidal influence in the estuarine study site. The water surface nitrate loads were predicted from hyperspectral reflectance and water salinity measurements, with hyperspectral reflectance indicating the concentrations of optically active variables and salinity indicating the mixing of river water and seawater proportions. The accuracy assessment of model-predicted nitrate against in-situ measured nitrate values showed that the predicted nitrate values correlated well with the ground-truth data, with an $R^2$ score of 0.86, and an RMSE of 0.03 mg/L. This work demonstrates the feasibility of predicting water surface nitrate from hyperspectral reflectance and salinity measurements.
• Abstract（参考訳）: Nitrate ($\text{NO}_3^-$) は、主に人為的由来の溶存無機窒素の一種である。 近年の河川で排出される硝酸塩の増加は、グレートバリアリーフ(GBR)ラグーンにおけるサンゴの漂白に大きなリスクをもたらす。 硝酸塩は光学的に不活性な(すなわち無色)成分であるが、以前の研究では、水面硝酸塩と、全懸濁固体や着色した溶存有機物のような光学的に活性な水質パラメータによって媒介される水除去反射率との間に間接的、非因果関係があることが示されている。 本研究は,オーストラリアのクイーンズランド州フィッツロイ川河口における硝酸塩および高スペクトル反射率の同時測定による,この関係の理解を深めることを目的としている。 時系列観測により, 亜硝酸塩負荷の周期周期は, 干潟調査地における潮流の影響により明らかとなった。 水面硝酸塩の負荷は、高スペクトル反射率と塩分濃度の測定から予測され、高スペクトル反射率は、光学活性変数の濃度、塩分濃度は、河川水と海水の比率の混合を示す。 モデル予測硝酸塩のin-situ測定した硝酸塩値に対する精度評価の結果, 予測硝酸塩値は地上構造データとよく相関し, R^2$スコアが0.86, RMSEが0.03mg/Lであった。 本研究は,高スペクトル反射率および塩分濃度測定から硝酸水表面を予測可能であることを示す。

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