合成開口レーダーSAR（Synthetic Aperture Radar）は、その高解像度と全天候・24時間体制の海洋観測能力により、海洋波浪風場の監視において重要な役割を果たしている。現存する海洋波浪風場パラメータの反演方法は、中～高海況において依然として反演精度が低いという課題に対し、本研究ではSentinel-1のWVモードSARデータを用い、従来の特徴パラメータ（入射角、正規化分散）に加え、3つの近似偏波特徴パラメータ（偏波エントロピー、異方性、相関性）を補助的に導入した。同時に、サポートベクター回帰アルゴリズム（SVR）および畳み込みニューラルネットワークアルゴリズム（CNN）に基づき、中～高海況（風速10.8～28.8 m/s）に適用可能なSAR海洋波浪風場パラメータの共同反演モデルをそれぞれ構築した。結果は、SVRに基づく反演による風速、風向、有効波高および平均波周期がERA5およびNDBCデータと比較して、それぞれ1.27 m/s、23.46°、0.22 m、0.62 sおよび1.10 m/s、25.37°、0.22 m、0.59 sの二乗平均平方根誤差であり、CNNに基づく反演ではそれぞれ1.15 m/s、23.53°、0.18 m、0.53 sおよび1.08 m/s、25.85°、0.19 m、0.54 sであった。これにより、本研究で構築した2種類の共同反演モデルが中～高海況における海洋波浪風場パラメータの有効な反演を可能にすることが実証された。従来の理論的手法と比較して、SVRおよびCNNに基づく共同反演モデルで反演された有効波高、平均波周期および風速はERA5データと比較して、それぞれ0.67 m、0.62 s、0.3 m/sおよび0.71 m、0.71 s、0.42 m/sの二乗平均平方根誤差が減少しており、両共同反演モデルが反演精度を著しく向上させたことを示している。さらに、本研究で構築した2種類の共同反演モデルの高海況下での反演性能を検証するため、2020年に北大西洋海域で発生した2件のハリケーンデータを収集し、高海況個例解析に活用した。結果は、高海況下においても本研究の2種類の共同反演モデルが比較的正確な海洋波浪風場パラメータの取得を可能にすることを示した。以上より、本研究で構築した海洋波浪風場の共同反演モデルは、中～高海況における高精度な海洋波浪風場パラメータの反演に有効な解決策を提供し、極端な海況下での海洋環境研究の重要な参考となる。

合成開口レーダー;共同反演手法;CNN;SVR;海洋波浪風場パラメータ;中～高海況;偏波特徴パラメータ