地球温暖化の背景において、氷河湖の拡大に起因する決壊リスクが増加しており、継続的かつ精度の高い氷河湖の監視が災害防止の重要な鍵となっている。現在、合成開口レーダー（SAR）は全天候・全天時および雲霧を透過する独自の利点により、複雑な山岳地帯の氷河湖研究に広く応用されており、高い時間分解能によって氷河湖の季節的動態変化を捉えることが可能となっている。しかし、SARの後方散乱特性は氷河湖の季節的な凍結融解に起因する識別誤差が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。本論文では、貢措および郎措を試験地域とし、Sentinel-1 SARと多源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に対する応答メカニズムを検討した。結果は、郎措では季節的な結氷が少なく、光学画像とSAR画像で抽出された湖面積はほぼ一致しているのに対し、貢措では明確な季節的凍結融解の差が存在し、SAR画像で抽出された面積は1.85 km²～2.65 km²の間で変動するのに対し、光学画像は2.6 km²～2.8 km²で安定していた。さらに、SAR強度と干渉相関性の解析を組み合わせた結果、貢措では毎年11月から翌年3月まで比較的安定した湖氷が存在しており、これがSARと光学画像による氷河湖抽出の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のSAR強度と相関性特性を分析し、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。貢措と郎措の監視結果を総合すると、SAR画像は暖季の無氷期の氷河湖の監視、または顕著な季節的凍結融解が発生しない氷河湖の研究により適しており、同時にSAR強度と干渉相関性の結合が安定した湖氷の存在有無を識別する有効な根拠を提供できると考えられる。

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;干渉相関性;安定氷検出