近年，秋田県八郎湖ではアオコによる水質汚濁が深刻化している．このため，水域環境の保全と回復を目的として，リモートセンシングによる水質状況推定が検討されている．本研究グループは，人工衛星データに水深・水温を加えた機械学習による水質状況推定は，八郎湖における水質の空間分布を把握可能であることを示した．しかし従来手法では時系列情報を扱えず，降雨の影響を捉えにくいという課題があった．そこで本研究では，人工衛星データ，水深，水温，降水量を組み合わせ，降雨の影響を学習可能な推定モデルを構築した．さらに，特徴量融合の方法としてEarly・Intermediate・Denseの3方式を検討し，精度を比較した．