| 研究課題/領域番号 |
17K05644
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| 研究機関 | 国立研究開発法人宇宙航空研究開発機構 |
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研究代表者 |
石原 吉明 国立研究開発法人宇宙航空研究開発機構, 宇宙科学研究所, 研究開発員 (80400232)
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| 研究分担者 |
晴山 慎 聖マリアンナ医科大学, 医学部, 助教 (60327286)
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| 研究期間 (年度) |
2017-04-01 – 2020-03-31
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| キーワード | 小惑星 / 機械分類 / 地質 |
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| 研究実績の概要 |
本研究は、分化小惑星の代表であるベスタの地質・内部構造に迫るため、全休地質図を作成することを目的としている。そのため、米国航空宇宙局がにより実施されたDawn探査機により得られた各種の探査データに対し、機械学習手法を用いた統合解析を適用し、ベスタの地質区分を決定し、さらに負荷情報を加えベスタ全球の地質図を作成するものである。
本年度は、解析対象となるDawnにより取得されたベスタの可視分光撮像データ・可視赤外分光スペクトルデー タ、ガンマ線・中性子分光データ、形状データをNASA/PDSより取得した。その後、可視分光スペクトル特徴量区分図・元素濃度区分図の作成を行なった。
分類の基礎となる可視光分光スペクトル特徴量区分図の作成においては、生の反射スペクトルからの分類では反射率分布による分類しかなされない為、より鉱物組成を反映した区分図を得るための前処理手順を複数検討し、各前処理後のデータついて機械学習手法を持ちたクラスタリング処理を適用した。なお、前処理手順については、これまで経験のある月の分光データ分類に対し連続分光データである月のデータをベスタのデータとほぼ同様のものとなるように間引いたデータについて同様の手法を適用し、最も連続分光データの分類を再現できる処理を最終的に採用した。その結果、ベスタ由来と考えられるHED隕石の各隕石種との関連の見られるスペクトル形状を適切に反映した分類が可能となった。
以上の成果は、米国テキサス州ウッドランズ市で開催された第49回月惑星科学会議（LPSC）において報告している。
複合データを用いた機械分類については、段階的分類ではなく複数データを同時に用いた分類についてデータ入力方法（データ規格化）について検討を行った。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
当初予定していた項目のうち、各種のデータに対する単独の機械分類を一通り実施し、初期解析結果を得た。
複合データを用いた機械分類については、各種データの入力方法の検討を開始しており、複数データを同時に用いた分類に関して、必要なデータ規格化について概ね結論を得ている。
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| 今後の研究の推進方策 |
本年度得られた各種の基本分類図について、 元データに含まれるアーティファクトの影響をより低減する処理を追加し再作成する。さらに検討済みの複合データ入力手法を用いて複合データ分類図の作成を行う。
上記の基本分類・複合データ分類結果をもとに、各区の標高・傾斜・元素濃度等の平均値を算出し、主題図として地図形式にまとめる。
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| 次年度使用額が生じた理由 |
1. 開催予定の研究会が年度内の日程調整が難しく開催時期を遅らせた
2.一部の物品購入において、研究分担者側の学内処理が遅れた等の理由により納品が年度内に間に合わなかった
以上二点で使用予定であった金額が次年度使用となった。
次年度使用分の1については、翌年度分の助成金と合わせ研究会関連費用を増額して使用する。また次年度使用分の2については、翌年度分の物品購入として使用する。
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