衛星搭載LiDARデータを使用して湖岸近くの水の濁度を逆推定するために、本研究ではICESat-2データを処理し、湖面の光子分布特性を抽出し、異なる濁度条件下で湖面の光子分布特性が異なる特性を逆推定しました。北米5大湖地域のエリー湖を研究地域とし、ICESat-2のATL03レベルのデータをノイズ除去するために適応パラメータを持つプルーニング四分木アルゴリズムを使用し、湖面の光子点データを抽出し、実測データと組み合わせて湖面の光子の透過深度、光子密度、減衰率の3つの重要な光子特性を取得しました。実測の濁度データと光子点特性データを統合して機械学習回帰アルゴリズムを使用して濁度を逆推定しました。実験結果によると、ランダムフォレスト（Random Forest）アルゴリズムが最も優れており、決定係数（R²）は0.93に達し、平均絶対誤差（MAE）は2.04NTUであり、平方根平均二乗誤差（RMSE）は2.67NTUであり、この方法は0〜50NTUの濁度範囲で高い逆推定精度を持っていることを示しています。さらに、異なる濁度条件での方法の適用性をさらに検証するために、実験データを低中濁度グループ（0〜30NTU）と高濁度グループ（30NTU以上）に分割して比較分析を行いました。その結果、低中濁度グループの逆推定精度が高濁度グループよりもわずかに高いことが示されました。湖沼の水の濁度の遠隔感知モニタリングに新たな技術手段を提供しています。

ICESat-2;湖岸近くの水体;濁度逆推定;LiDAR;ランダムフォレスト