内陸水域および沿岸水域の栄養塩濃縮は宇宙から観測可能である。これらの水域では、クロロフィルa（chl-a）、全懸濁物質（TSS）、セッキー深度（ZSD）が、最も一般的な水質評価対象となっている。厳密には光学的活性を持たないにもかかわらず、全窒素（TN）および全リン（TP）もリモートセンシングデータから一定の精度で推定可能であることが、近年増加する研究によって示されており、一部の環境では水色が栄養状態の頑健な指標となることが裏付けられている。本研究では、米国ミズーリ州の約100か所の貯水池で得られた試料と同時期・同地点のLandsat 7～9データを用い、一連の水質項目（TN、TP、chl-a、ZSD、TSS）に対する混合密度ネットワーク（MDN）モデルの性能を包括的に分析する。MDNモデルは、大気補正プロセッサ（LEDAPS/LaSRC、ACOLITE、RAdCor）、マッチアップ期間（±1日以内および±3日以内）、特徴量設計戦略（単一特徴量入力または複数特徴量入力）、モデル出力構成（単一出力または複数出力）の異なる組み合わせを表す複数のパイプラインに適用された。モデル予測の対称精度中央値（MdSA）は、水質項目およびパイプラインによって異なった。TNでは、最良のパイプライン（MdSA＝16.1％）およびパイプラインアンサンブル（MdSA＝25.9％）が得られ、これにZSD、TSS、TPが続いた。chl-aはアンサンブル精度が最も低く（MdSA＝71.1％）、すべてのパイプラインにおいて一貫して最も精度の低い水質指標であった。本データセットにおいて、光学的に活性でない成分を含む富栄養化の決定的指標（TNおよびTP）を、最も広く評価対象とされる水質項目（chl-a）よりも高精度に推定できるという結果について、理論的および応用的観点から考察する。
https://doi.org/10.31223/x58z29