近年の社会経済発展は、ハロン湾とクアルック地域（クアンニン省）に多くの環境問題をもたらしており、特に海水質の低下は固有の海洋生態系を脅かしています。その一方で、現場でのサンプリングと分析などの従来のモニタリング方法は、コスト、時間、モニタリング範囲の点で多くの限界があることが明らかになっています。この現実に直面して、ベトナムとポーランドの科学者は協力して、リモートセンシングと人工知能を水質モニタリングに応用する研究を実施しました。これは、広い範囲で継続的なモニタリングを可能にする現代的で費用対効果の高い方法です。ベトナム宇宙センター（ベトナム科学技術アカデミー）とポーランド地球物理学研究所（ポーランド科学アカデミー）が共同で実施する、QTPL01.03/23-24というコードの共同研究ミッションは、主要な沿岸地域での海洋環境保護のためのより効果的なモニタリングツールの提供に役立ちます。
現代的なアプローチ
このミッションを担当するベトナム宇宙センター副所長のヴー・アン・トゥアン博士によると、これはベトナムで初めて、センチネル2衛星データ、高度な機械学習アルゴリズム、GEEプラットフォーム（Googleのクラウドコンピューティングプラットフォーム）を同時に使用して、地表温度、浮遊物質、クロロフィルa、化学的酸素要求量などの水質パラメータをモデル化し監視するプロジェクトだという。
研究チームはモデルの結果に基づき、空間的・時間的な水質分布マップを作成し、ハロン湾とクア・ルックにおける水質変動の監視と汚染リスクの早期警告に役立てています。これらはクアンニン省の戦略的な水域であり、豊かな景観と生態学的価値を有するだけでなく、同省の経済発展と観光発展において重要な役割を果たしています。これらのマップは、水資源管理、環境保護の支援、沿岸地域の持続可能な開発の方向性決定に活用できます。
ヴー・アン・トゥアン博士は、本研究の斬新さは、ハロン湾の水質モニタリングという複雑な問題を解決するために、リモートセンシング、人工知能、クラウドコンピューティング技術を統合・革新し、データ不足という課題を克服するための実現可能な解決策を提供するとともに、実用価値の高い詳細な分析を提供することにあると述べました。本研究では、機械学習モデルを構築し、これらのモデルの較正とテストを実施することで、73%以上の精度を達成し、季節別および年間平均別のパラメータ分布図を作成しました。さらに、本研究は、リモートセンシング技術と機械学習を組み合わせた水質モニタリングへの新たな応用アプローチを開拓し、主要な沿岸地域の水資源管理を効果的に支援します。
海を越えて広範囲に展開へ
ヴー・アン・トゥアン博士は、本研究では2019年から2023年までのセンチネル2衛星（MSIセンサー）のデータと、 クアンニン省天然資源環境局および米国海洋大気庁の実測データを組み合わせて、研究対象地域の水質予測を行ったと付け加えた。合計78枚の衛星画像がGoogleのクラウドコンピューティングプラットフォーム上で処理・分析された。その後、ランダムフォレスト、ブーステッド回帰、アダブースト回帰などの機械学習アルゴリズムを用いて水質指標を予測した。
ヴー・アン・トゥアン博士によると、本研究ではセンチネル2衛星画像から重要なスペクトルバンドも特定され、機械学習モデルの最適化と将来のデータ収集コストの最小化に貢献しました。モデルの結果に基づき、研究チームは時空間水質分布マップを作成し、ハロン湾における水質変動の監視と汚染リスクの早期警告に役立てています。これらのマップは、水資源管理、環境保護の支援、沿岸地域の持続可能な開発の方向性決定に活用できます。
今後の研究方向性について、ヴー・アン・トゥアン博士は、研究チームは今後、観測とサンプリングの頻度を高め、衛星画像データとAIをさらに統合することで、計算パラメータの精度を向上させることを提案していると述べました。特に、異なる種類の衛星データの統合を拡大することで（現在、研究チームは3種類の衛星でテスト済み）、観測頻度を高め、水質パラメータを4つに限定することなく、5つ、6つ、あるいはそれ以上に拡張することが可能になります。次の重要な方向性の一つは、この研究をベトナム全土の海域に広く展開することです。各海域には独自の特徴がありますが、同一のプラットフォームと研究枠組みを用いることで、計算方法を調整することで、正確かつ適切な結果を得ることができます。最終的な目標は、海水質パラメータを継続的に監視・監視するための包括的なシステムを構築することです。このシステムは、水質汚染、特に養殖業やその他の海洋経済セクターへの影響について、計画立案者に重要な情報をタイムリーに提供し、警告を発します。
ベトナム科学技術アカデミー受入委員会委員のファム・クアン・ヴィン准教授は、本研究成果を評価し、「水環境研究におけるAIの応用を促進することで、研究チームは沿岸水環境研究におけるリモートセンシングデータの処理に新たなアルゴリズムを用いた」と述べました。これは、高品質な国際誌であるSCIE Q1への両国の共同論文掲載という、効果的な科学協力の典型的な例であり、ベトナムとポーランドの科学研究協力の促進に貢献し、両国の新たな発展の方向性を切り開くものです。
出典: https://doanhnghiepvn.vn/cong-nghe/lan-dau-tien-tai-viet-nam-mo-hinh-ai-ket-hop-vien-tham-giam-sat-chat-luong-nuoc-bien/20250619075954419
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