【企画講演】 資源探査に関する研究の動向と大規模データプロセッシング

[2K0201-07-07] （学生発表：修士課程） 可視・反射赤外スペクトルを用いた鉱物含有率推定法の精度検証

○岸本 将英¹、久保 大樹¹、小池 克明¹ (1. 京都大学)

司会：木崎 彰久（秋田大学）

キーワード：リモートセンシング、分光放射計、粘土鉱物、反射スペクトル、スペクトル分解

食品検査や資源探査などの多くの分野で可視・反射赤外域の電磁波情報解析が用いられている。資源探査では対象とする鉱物含有量調査のために，測定反射スペクトルが複数の端成分反射スペクトルの線形結合とみなすことが一般的である。しかし実際には非線形的な挙動も存在するため，非線形解析法も最近多く提案されている。例えばハイパースペクトルデータにおいて包絡線の情報を除く処理によれば非線形効果を減少させ，含有率推定精度が改善する可能性が示されている。しかしながらハイパースペクトルデータで用いられる手法が，マルチスペクトルデータに対しても有効であるかは不明であり，また少数のデータからでも高精度の推定が可能であれば低コストでの解析が期待できる。そこで本研究では，粉末鉱物試料を用いて少数の反射率データからでも鉱物含有率推定を可能にする手法について検証した。機械学習で用いられる特徴量抽出を応用することで，マルチスペクトルデータから解析に有効なバンドを選出した。特徴量抽出の結果，各鉱物の反射率の吸収ピークに対応するバンドが最も有効であることがわかった。これにより少数データからでも，ハイパースペクトルデータと同等の精度でスペクトル分解と鉱物含有率推定が可能になった。