[P-PS06] 惑星科学

[PPS06-11] 機械学習を用いたエンセラドスのクレーター分布解析ツールの開発とその地形的理解

*井上 昂輝¹ (1.高知工科大学)

キーワード：機械学習、エンセラドス

直径500 km程度の小さな土星の氷衛星であるエンセラドスはその内部に大規模な液体の水（内部海）を蓄えていることが探査機カッシーニの探査によって2007年に分かった。以降、生命体が存在できる可能性が示唆されたエンセラドスの将来探査への議論が数多く行われてきた。
　本研究ではエンセラドスに対する興味から表面地形的な理解を深めるため、機械学習によるクレーター・カウンティングを行うツールを開発し、その結果を用いて地形的な考察を行うことを目的とする。

本研究ではYOLOv8を用い、クレーターマップ作成には十分な精度でのクレーター検出モデルを作成することができた。過去文献と比較可能なクレーターマップが得られ、同文献の指摘と同じくエンセラドスが潮汐ロックにより土星に同じ面を向け公転している影響や表面氷の変成による影響を示唆する結果が得られた。また、検出元画像の解像度が物体検出において大きな影響を与えることが分かった。