| 研究課題/領域番号 |
18H01924
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| 研究種目 |
基盤研究(B)
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分31020:地球資源工学およびエネルギー学関連
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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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| 研究成果の概要 |
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HP）化・高解像度化するために，波長・空間分解能のジョイントダウンスケーリング法を開発した。まず，MSとHP画像の反射率の関連付けに一般化加法モデルと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画像からHP画像への変換が可能になった。空間分解能のダウンスケーリング手法としては，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する放射輝度分割法を開発した。これらを代表的なMS画像であるASTER画像に適用した結果，熱水変質鉱物の分布を金属鉱山周辺で詳細に，高い分類精度で明らかにできた。
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| 自由記述の分野 |
資源地質工学
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
資源分野で用いられる衛星画像は地球のほぼ全域をカバーしているが，画像の観測波長数は少なく，鉱物や地質の識別精度は低いのに加えて，地表の詳細がわかるほど空間分解能が高くはない。これらが詳細にわかる多波長数のHP画像や高解像度画像が利用できるのはごく狭い範囲に限られ，コストが高い。これらの問題に対し，本研究では一般のMS衛星画像を撮影範囲全体にわたって，HP画像に変換できる手法，および地質リモートセンシング分野で現在の最高水準の空間分解能まで画像を鮮明化できる手法の2つを開発できた。開発手法は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監視の精度の向上に貢献できるので，社会的な意義も高い。
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