夜間のリモートセンシング画像は、都市環境、社会経済、生態保護、武装紛争後の災害評価などの分野で広く利用されています。しかし、長期間にわたる高空間解像度の夜間リモートセンシングデータの欠如により、夜間リモートセンシング研究における都市水域環境の評価は比較的不足しています。本研究は、長江流域における面積3 km²以上の多様な形態の都市湖を研究対象とし、湖水の輝度温度LBT（Lake Brightness Temperature）、浮遊藻類指数FAI（Floating Algae Index）、水色指数FUI（Forel-Ule Index）などの水環境リモートセンシング評価パラメータを総合的に活用し、DisTrad、地理的加重回帰GWR（Geographically weighted Regression）、ランダムフォレストRF（Random Forest）など熱赤外リモートセンシングデータに適用可能な空間ダウンスケーリング法を参考に、対象指向理論および相関統計手法を導入して、Suomi極軌衛星Suomi-NPP（Suomi National Polar-orbiting Partnership）の可視赤外放射計VIIRS（Visible Infrared Imaging Radiometer Suite）による夜間光画像NTL（Nighttime Light）の最適な空間ダウンスケーリング法を探究しました。結果は、LBTとFAIに基づく対象指向DisTrad法（OD-TA）が一定の安定性を持ち、一方LBTとFUIに基づく対象指向地理的加重回帰法（OGWR-TU）は、滇池や巢湖など面積が大きく（＞10 km²）、形状複雑度（PARA＞65）が高い都市湖において優れた性能を示すことを明らかにしました。湖の空間形態および湖岸の夜間照明の社会人文属性が空間ダウンスケーリング法の適用性に影響を与える主要因であることが判明しました。本研究の成果は、水域における長期的かつ高空間解像度のNTL画像の不足を補うだけでなく、都市湖の光汚染評価や湖岸環境の社会人文環境分析にも方法論とデータ支援を提供します。

夜間光;輝度温度;空間ダウンスケーリング;NPP-VIIRS;都市湖