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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.24413v2
• Date: Mon, 03 Nov 2025 08:47:50 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-04 14:12:27.99157
• 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's surface area and, subsequently, its volume in near real time. Sentinel-2 and Landsat 1-9 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 derived from a reservoir bathymetric survey. The model is then able to estimate the water body's volume solely from the extracted water surface, without the need for any ground-based measurements. Water segmentation using the proposed index aligns with ground truth for over 95% of the shoreline. Hyperparameter tuning with GridSearchCV yields an optimized SVR performance, with an error below 1.5% of the full reservoir capacity and coefficients of determination exceeding 0.98. These results demonstrate the method's robustness and cost-effectiveness, offering a practical solution for continuous, sensor-independent monitoring of reservoir storage. The proposed methodology is applicable to other water bodies and generates over five decades of time-series data, offering valuable insights into climate change and environmental dynamics, with an emphasis on capturing temporal trends rather than exact water volume measurements.
• 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, 貯水池の表面積を推定し, その後, ほぼリアルタイムで体積を推定する手法を提案する。 センチネル2とランドサット1-9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、貯水池水位調査から得られた水面面積、水位、水量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、地下水による測定を必要とせず、抽出された水面からのみ、水域の体積を推定することができる。 提案した指標を用いた分水処理は、海岸線の95%以上において、地上の真理と一致している。 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%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, 本手法の堅牢性とコスト効率を実証し, 持続的, センサに依存しない貯留層モニタリングのための実用的なソリューションを提供する。 提案手法は他の水域にも適用でき、50年以上にわたる時系列データを生成し、気候変動や環境動態に関する貴重な洞察を与え、正確な水量測定よりも時間的傾向の把握に重点を置いている。

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