2019 Fiscal Year Annual Research Report
New frontier in geologic remote sensing by joint downscaling of spectral and spatial resolutions of multi-spectral imagery
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18H01924
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| Research Institution | Kyoto University |
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Principal Investigator |
小池 克明 京都大学, 工学研究科, 教授 (80205294)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
柏谷 公希 京都大学, 工学研究科, 准教授 (40447074)
後藤 忠徳 兵庫県立大学, 生命理学研究科, 教授 (90303685)
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| Project Period (FY) |
2018-04-01 – 2021-03-31
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| Keywords | リモートセンシング / 衛星画像 / ダウンスケーリング / 地質マッピング / 資源探査 / 反射スペクトル / 短波長赤外域 / 空間分解能 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
昨年度の波長・空間のジョイントダウンスケーリング法の改良を行ったとともに，各画素に含まれる地表物質の種類と構成割合を特定できる手法の開発に取り組み，通常のマルチスペクトル（以下MS）画像をハイパースペクトル（以下HS）化・高解像度化し，さらにサブ画素情報を有するような変換を試みた。成果は以下の2つにまとめられる。
①スペクトル分解法の開発：高解像度画像でも1つの画素に1種類の地表物質のみが分布するのは稀であり，画素の反射スペクトルは複数の構成物質（端成分）の反射率を合成した結果となる。従来，合成スペクトルは，端成分の反射スペクトルの単純な加算で近似されてきた。これに対して，特有の化学成分による反射率の吸収を強調するような合成スペクトル分解法を試み，FSUM（Feature-based Spectral Unmixing）と称した。FSUMを予察的に乾燥地帯の画像に適用した結果，塩害化土壌を正確に抽出できることがわかった。
②手法の有効性検証：クイーンズランド州（オーストラリア）北部にあるマウントアイザ鉱山周辺を対象とし，MSとして代表的なASTER画像，およびHSとして航空機搭載型のHyMap画像を用いた。HyMapの空間分解能は4.5mと高く，信号対雑音比も大きいので，より多くのバンドデータを利用できる。ただし，ASTER画像の観測幅60×60 kmに比べてHyMap画像の範囲は格段に狭く，ASTER画像上の限られた場所を細長くカバーするのみである。本研究によるダウンスケーリング法によってASTER画像全体を擬似HyMap画像に変換でき，マウントアイザ鉱山周辺での特徴的な熱水変質鉱物である白雲母などの分布を詳細に表せた。ASTERとHyMap画像が重なるトレーニングエリアの範囲外でも鉱物の識別誤差は小さく，FSUMによって複数の端成分の構成割合を算定できることが確かめられた。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
昨年度の前期には，研究代表者らによる波長分解能の向上法であるPHITA（Pseudo-Hyperspectral Image Transformation Algorithm）の改良に取り組んだ。オリジナルのPHITAではMS画像とHS画像の各バンド（観測波長帯）での反射率に線形関係が成り立つと仮定し，通常の多変量回帰モデルを当てはめた。しかしながら，線形関係では近似できない複雑な反射率関係も部分的に存在し，精度が低いHSバンドも現れた。そこで，MSとHS画像の反射率の関連付けに，一般化加法モデル（generalized additive model）という汎用性の高い多変量回帰モデルを用い，反射スペクトルのパターンも考慮することで，MS画像の波長分解能を従来よりも高精度で向上させることが可能になった。後期には空間分解能向上法の開発を目指し，MS画像の1ピクセルのラジアンスは高空間分解能画像の複数のラジアンスの和であるという仮定を設け，これらの関係を一般化加法モデルで表した。地質分野応用の衛星画像としては最高の空間分解能をもつWorldView-3（WV-3）を用い，ラジアンスの分配に基づく新たな手法をASTER画像に適用したところ，特に熱水変質鉱物を詳細にマッピングできるようになり，手法の有効性を確認できた。
本年度はWV-3よりもさらに波長と空間の分解能が高いHyMap画像に適用が可能なように，波長と空間のジョイントダウンスケーリング法を改良したとともに，反射スペクトル分解の工夫により端成分識別精度を向上させることができた。これらを銅，亜鉛，鉛の鉱床地帯で知られているマウントアイザ鉱山の周辺地域に適用した結果，金属資源探査に有効となる鉱物の分布を明らかにできた。
以上より当初計画で掲げた問題点を解決しつつあり，新たな手法も開発でき，研究は順調に進展していると評価できる。
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| Strategy for Future Research Activity |
最終年度となる次年度は主として，これまで開発してきた手法を噴気帯や温泉を有する地熱資源有望域，および重金属汚染が顕在化している干潟域での詳細な鉱物マッピングに応用し，リモートセンシングによる金属・地熱資源探査と地質環境モニタリングの精度・有効性の大幅向上を図る。
[前期] 地熱資源域への応用：これにはバンドン工科大学と共同研究を進めているバンドン盆地周辺のWayang Windu地域などを対象に選び，HS衛星画像として空間分解能30mのHyperionを用いる。Landsat，Sentinel，ASTERのMS，およびHyperion，航空機によるHSの各種画像を用いての解析，および対象域からの試料採取，試料の鉱物組成・化学組成の分析，分光反射率測定を実施する。航空機HS，Hyperionとそれぞれ空間分解能，鉱物識別精度が同程度で，しかも鉱物組成情報まで含んだ詳細な鉱物分布マップを作成し，地熱資源有望地の検出に応用する。
[後期] 干潟堆積物への応用：ベトナム北部のRed River河口域は生物多様性において重要であるが，干潟堆積物の種類の変化と重金属汚染が近年，問題となっている。この地質環境問題にベトナム国家大学と連携を深め，まず，約100地点での試料採取と鉱物組成・化学組成分析，蛍光X線分析装置による重金属濃度測定を実施する。次に，ここでもLandsat，Sentinel，ASTER，Hyperion，航空機Hpの各種画像を用いて，広域にわたり詳細な鉱物分布マップを作成する。さらに，地球統計学によって重金属濃度分布を推定し，鉱物分布と統合して重金属濃度分布の支配因子を特定するとともに，重金属汚染のメカニズムを明らかにする。
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