| 研究課題/領域番号 |
20K20940
|
|---|
| 研究種目 |
挑戦的研究(萌芽)
|
| 配分区分 | 基金 |
|---|
| 審査区分 |
中区分17:地球惑星科学およびその関連分野
|
|---|
| 研究機関 | 電気通信大学 |
|---|
研究代表者 |
細川 敬祐 電気通信大学, 大学院情報理工学研究科, 教授 (80361830)
|
|---|
| 研究分担者 |
野澤 悟徳 名古屋大学, 宇宙地球環境研究所, 准教授 (60212130)
津田 卓雄 電気通信大学, 大学院情報理工学研究科, 准教授 (90444421)
|
|---|
| 研究期間 (年度) |
2020-07-30 – 2024-03-31
|
| キーワード | オーロラ / 国際宇宙ステーション |
|---|
| 研究成果の概要 |
ISSからのデジカメ画像を地理座標上にマップする作業を行い，観測領域の近傍にある地上カメラとの比較を行うことによって，マッピングの精度がオーロラのサイエンスを行うために十分なものであることを確認した．また，ISS からのデジタルカメラ観測で得られた画像の RGB チャンネルの発光強度比を用いて，オーロラ電子のエネルギー推定を行い，オーロラが明るくなった時間帯に，より高いエネルギーの電子が降下していることを示した．さらに，機械学習を用いたオーロラの自動判定システムを構築し，オーロラが発生したときにのみ高時間分解能で観測を行う仕組みを実装することに成功した．
|
| 自由記述の分野 |
超高層大気物理学
|
| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
ISSからのデジタルカメラ画像が，ディスクリートオーロラのような微細な空間構造を有するオーロラだけでなく，脈動オーロラのような激しく時間変化するオーロラにも適用可能であることを示した．この結果は，デジタルカメラ画像のオーロラ科学への活用の意義を示すものとして評価されている．また，深層学習を用いてオーロラの出現状況や形態などを自動的に判定するシステムの開発に成功し，市民サイエンスへの応用が可能であることを示した．
|
