[P-PS09] 月の科学と探査

[PPS09-P08] 地質図作成を目的とした、月面鉱物マッピング装置（M³）ハイパースペクトル画像の機械学習による領域分割の試み

*中村 善音¹、出村 裕英² (1.会津大学コンピュータ理工学部、2.会津大学宇宙情報科学研究センター)

キーワード：月、機械学習、領域分割、ハイパースペクトル画像、月面鉱物マッピング装置（M3）、地質図

マルチバンド画像と異なり高空間分解能と高波長分解能を併せ持つハイパースペクトル画像（HSI）は、機械学習を用いた検出・分類・領域分割が数多く行われるようになったが、その膨大なデータ量ゆえの計算コストが課題になっている。このため、SuperPCAやColAEなどスペクトル領域での次元削減（DR）手法が使われている。また、HSIのひとつチャンドラヤーン1号搭載の月面鉱物マッピング装置（M³）の公開済みデータは、キャリブレーションで解消しきれなかったストライプパターンの空間ノイズが存在し、そのままでは使いにくいという課題があった。しかし、上記の次元削減と機械学習を上手に組み合わせることで、キャリブレーション不十分であっても月面の自動地質図作成を目的とした領域分割が行える可能性がある。本発表では、その予備的検討を報告する。