| 研究課題/領域番号 |
18H01924
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| 研究機関 | 京都大学 |
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研究代表者 |
小池 克明 京都大学, 工学研究科, 教授 (80205294)
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| 研究分担者 |
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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| 研究期間 (年度) |
2018-04-01 – 2021-03-31
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| キーワード | 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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| 研究実績の概要 |
地球観測衛星によるマルチスペクトル（以下MS）画像をハイパースペクトル（以下HS）化・高解像度化することで，金属・地熱資源の胚胎に関連した鉱物の分布を詳細に明らかにするために，2つの地域を対象として波長・空間のジョイントダウンスケーリング法の開発と改良を行った。
1つめの対象地域は前年度に引き続き，オーストラリア北部にあるマウントアイザ鉱山周辺であり，MSとして代表的なASTER画像，HSとして航空機搭載型のHyMap画像を用いた。空間分解能のダウンスケーリング手法として畳み込みニューラルネットワークに基づく超解像，および本研究で開発し，高・低解像度画像の同じ位置における放射輝度の整合性を規準とした放射輝度分割法の 2つを適用した。まず，本研究初年度に開発したPHITAによって，ASTER画像のスペクトル分解能をHyMap画像へと変換した。次のステップである空間分解能の向上には放射輝度分割法の精度が高いことがわかり，これとPHITAの組合せでASTER画像全体を擬似HyMap画像に変換できた。この画像に鉱物分類法を適用したところ，鉱山周辺での代表的な熱水変質鉱物である白雲母とカオリナイトの分布を，ASTER画像に基づく結果よりも詳細に，かつ高い分類精度で明らかにでき，手法の有効性を実証できた。
2つめの対象地域はインドネシアのWayang WinduとPatuha地熱地区であり，ここでもASTER画像をMSに用いたが，HSとしてはHyperion衛星画像を用いた。前年度の研究成果による，反射率の吸収を強調するようなスペクトル分解法をHyperion画像に適用した結果，植生の反射スペクトルを分離して，熱水変質鉱物の種類と分布を明らかにできた。PHITAによってASTER画像から擬似Hyperion画像に変換し，これからも同等の鉱物分布推定精度が得られた。さらに，ドローン画像の適用により，これらの衛星画像の空間分解能を対象地区の一部で向上させることを試みた。
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| 現在までの達成度 (段落) |
令和2年度が最終年度であるため、記入しない。
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| 今後の研究の推進方策 |
令和2年度が最終年度であるため、記入しない。
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