地球温暖化の背景において、氷河湖の拡大により引き起こされる決壊リスクが増大しており、継続的かつ正確な氷河湖のモニタリングが災害防止の鍵となっている。現在、合成開口レーダー（SAR）は全天候・全天時かつ雲や霧を透過する独自の利点により、複雑な山岳地域の氷河湖研究に広く利用されている。その高い時間分解能により氷河湖の季節的な動態変化を捉えることが可能である。しかし、SARの後方散乱特性が氷河湖の季節的な凍結融解により生じる識別誤差については十分に検討されておらず、SARによる氷河湖抽出の精度を制限している。本研究はコンツォー、ランツォーを試験区域とし、Sentinel-1 SARと多様な光学画像を組み合わせて2020年の両湖の面積変化を分析し、SAR特性の凍結融解過程への応答メカニズムを探った。結果は以下の通りである。ランツォーは季節的な結氷が少なく、光学画像とSAR画像による湖面積抽出はほぼ一致した。コンツォーは明らかな季節的凍結融解差異があり、SAR画像抽出の面積は1.85～2.65 km²で変動したが、光学画像は2.6～2.8 km²で安定していた。さらにSAR強度と干渉コヒーレンスの解析から、コンツォーは毎年11月から翌年3月にかけて比較的安定した湖氷が存在し、これはSARと光学画像による氷河湖抽出差異の主な原因であることが判明した。この発見に基づき、本研究は異なる状態におけるSAR強度とコヒーレンス特性を分析し、経験的閾値を用いて氷河湖の水体と湖氷を効果的に区分した。コンツォーとランツォーの監視結果を総合すると、SAR画像は暖季の無氷期氷河湖の監視、または顕著な季節的凍結融解が起きない氷河湖研究に適しており、SAR強度と干渉コヒーレンスの組み合わせは安定した湖氷の有無を識別する有効な根拠となることが示された。

氷河湖;面積変化;合成開口レーダー;後方散乱強度;偏波特性;干渉コヒーレンス;安定氷検出