Fugu-MT 論文翻訳(概要): 50 Years of Water Body Monitoring: The Case of Qaraaoun Reservoir, Lebanon

論文の概要: 50 Years of Water Body Monitoring: The Case of Qaraaoun Reservoir, Lebanon

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.24413v1
Date: Tue, 28 Oct 2025 13:23:32 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-10-29 15:35:37.196353
Title: 50 Years of Water Body Monitoring: The Case of Qaraaoun Reservoir, Lebanon
Title（参考訳）: 50年間の人体モニタリング:レバノン・カラオウン貯水池を事例として
Authors: Ali Ahmad Faour, Nabil Amacha, Ali J. Ghandour,
Abstract要約: レバノン最大の表層水域であるカラオウン貯水池の持続的な管理は、その貯蔵量の信頼性に頼っている。本研究では, オープンソースの衛星画像, 高度水没セグメンテーション, 機械学習を統合したセンサレスアプローチにより, 貯水池表面積と体積をほぼリアルタイムで推定する手法を提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
Abstract: The sustainable management of the Qaraaoun Reservoir, the largest surface water body in Lebanon located in the Bekaa Plain, depends on reliable monitoring of its storage volume despite frequent sensor malfunctions and limited maintenance capacity. This study introduces a sensor-free approach that integrates open-source satellite imagery, advanced water-extent segmentation, and machine learning to estimate the reservoir surface area and volume in near real time. Sentinel-2 and Landsat images are processed, where surface water is delineated using a newly proposed water segmentation index. A machine learning model based on Support Vector Regression (SVR) is trained on a curated dataset that includes water surface area, water level, and water volume calculations using a reservoir bathymetry survey. The model is then able to estimate reservoir volume relying solely on surface area extracted from satellite imagery, without the need for ground measurements. Water segmentation using the proposed index aligns with ground truth for more than 95 percent of the shoreline. Hyperparameter tuning with GridSearchCV yields an optimized SVR performance with error under 1.5 percent of full reservoir capacity and coefficients of determination exceeding 0.98. These results demonstrate the robustness and cost-effectiveness of the method, offering a practical solution for continuous, sensor-independent monitoring of reservoir storage. The proposed methodology can be replicated for other water bodies, and the resulting 50 years of time-series data is valuable for research on climate change and environmental patterns.
Abstract（参考訳）: ベカア平原にあるレバノン最大の表層水域であるカラオウン貯水池の持続的な管理は、センサーの故障や保守能力の制限にもかかわらず、その貯蔵量の信頼性に頼っている。本研究では, オープンソースの衛星画像, 高度水没セグメンテーション, 機械学習を統合したセンサレスアプローチにより, 貯水池表面積と体積をほぼリアルタイムで推定する手法を提案する。センチネル2とランドサットの画像は処理され、新たに提案された水分断指数を用いて表面水がデライン化される。 SVR(Support Vector Regression)に基づく機械学習モデルは、貯水池水位計を用いた水面面積、水位、水量計算を含むキュレートデータセットに基づいて訓練される。このモデルでは、地上測定を必要とせず、衛星画像から抽出した表面積のみに依存する貯水池の体積を推定することができる。提案した指標を用いた水域分割は、海岸線の95%以上で真実と一致している。 GridSearchCVを用いたハイパーパラメータチューニングでは、完全な貯水容量の1.5パーセント未満の誤差と0.98を超える決定係数で最適化されたSVR性能が得られる。これらの結果は,貯水池の持続的センサ非依存モニタリングのための実用的ソリューションとして,その堅牢性とコスト効率を実証するものである。提案手法は他の水域でも再現可能であり,50年間の時系列データは気候変動や環境パターンの研究に有用である。

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