ハイプレーンズ水層におけるセンターピボット灌の変化を,ハイブリッドGIS-リモートセンシングのディープラーニングアプローチを使用して推定する,2001年から2023年

科学分野:

• 農業科学 農業科学とは
• 環境科学 環境科学
• リモートセンシング (リモートセンサー)

背景:

• センターピボット灌 (CPI) は,1950年代以降,米国のハイプレーンで灌された土地を大幅に増加させました.
• 食料安全保障を強化しながら,CPIは地下水の枯渇に貢献し,地域の農業を脅かしている.
• 地下水は,複雑な管轄権と規制上の課題を持つ共有資源である.

研究 の 目的:

• 時間の経過とともにCPIの幅の変化を追跡するための空間的に明示的なモデルを開発する.
• 大規模な地理的地域におけるCPIの動態をモニタリングする伝統的な方法の限界に対処する.
• CPIの拡大とその地下水資源への影響の継続的なモニタリングのための枠組みを提供すること.

主な方法:

• ハイブリッドGIS-リモートセンシングのアプローチが採用され,Google Earth Engineからの複数年のLandsat画像を統合しました.
• ArcGIS内のEsriのディープラーニングフレームワークは,CPIの範囲を迅速に推定するために使用されました.
• この研究は,ハイプレーンズ水層地域に焦点を当て,2001年から2023年のデータを分析した.

主要な成果:

• アメリカ・グレート・プレインズにおけるCPIの範囲は,2001年から2023年にかけて約40%増加した.
• CPIによる灌面積は,約380万ヘクタールから約530万ヘクタールに増加した.
• 開発された方法は,CPIの範囲を推定する全体の平均精度~89.79%を達成しました.

結論:

• この研究は,簡単に入手可能なデータとディープラーニングツールを使用してCPIの変化をモニタリングするための実用的で正確な方法を示しています.
• この調査結果は,CPIの上昇が顕著な傾向を示しており,地下水の枯渇に対処する際の緊急性を強調しています.
• 開発された枠組みは,半乾燥地域における持続可能な水資源管理に不可欠な継続的な監視活動をサポートしています.