【一般講演】 開発機械／ 岩盤工学／ 資源経済と社会システム／ 資源開発技術

[2K0201-11-08] （学生発表：学士課程）　地質調査におけるハイパースペクトルデータと深層学習を用いた阿蘇火砕流の判別

○中村 真一郎¹、大和田 済熙¹、鳥屋 剛毅¹、福岡 航治³、安達 毅¹、川村 洋平² (1. 秋田大学、2. 北海道大学、3. 地圏総合コンサルタント株式会社)

司会：笹岡孝司 (九州大学)

キーワード：地質調査、阿蘇火砕流の判別、ハイパースペクトル、深層学習、畳み込みニューラルネットワーク

近年の地質調査では、ハイパースペクトルカメラなどの多波長分光カメラから得られるハイパースペクトルデータ(HSデータ)と人工知能による画像認識技術を用いて、岩石の種類や土壌の性質を判別する手法が導入されている。本研究の目的は、同一地域で採取された性質の異なる阿蘇火砕流を、HSデータと深層学習を用いて高精度で判別することである。実証のため、ボーリングコアから採取された阿蘇火砕流のHSデータ9種類で分析を行った。しかし、サンプルのHSデータから得られるスペクトルの形状は非常に類似しており、従来の古典的なクラスタリング等では判別が困難であった。そこで、画像認識の分野で効果が実証されている畳み込みニューラルネットワーク（CNN: Convolutional Neural Network）を用いた深層学習によって様々なモデルを作成し、9種類のサンプルを噴出年代に応じて3つのカテゴリーに判別可能か検証を行った。その結果、テストデータに対するCNN判別モデルの精度は92.36%となった。この結果から、CNNを用いることで、同産地のスペクトル形状が類似しているサンプルであっても、高精度で判別可能であることがわかった。