(Special session) MMIJ long-term thematic project - Stat up of second period and Follow up of first period

[3507-19-11] Summary and future development: Challenges for automation and resolution enhancement of exploration for deep seafloor resources by application of remote sensing and machine learning

○Taiki Kubo¹ (1. Kyoto University)

Chairperson：小池 克明（京都大学）

Keywords:resorce exploration, spectral camera, non-destructive Testing, sea-floor hydrothermal deposit, image analysis

海洋国である日本の深海底には，豊富な金属やエネルギー資源の胚胎が知られており，その早期開発が期待されている。しかし，海底を対象とした資源探査は陸域と比較して調査コストが大きい一方で，得られるデータ量は圧倒的に少ない。そのため，資源分布の詳細なイメージングが困難であり，開発の障害となっている。こうした背景のもと，第一期長期PJとして，衛星リモートセンシングで用いられるスペクトル分析や画像解析，機械学習などを併用することで資源探査技術の「自動化と迅速化」を目指した研究を実施した。プロジェクトでは，プローブ型パーミアメーターの開発や，マルチスペクトルカメラ・3Dスキャナの導入などを試みた。これらの技術は，将来的に水中型ドローンなどを駆使した自動化によるデータの取得量と精度の増加，および低コスト化へと展開することも期待される。また，人材育成および将来的な展開を目指し，若手研究者のシンポジウム開催も行った。本発表では，3年間の成果報告と，今後の展開について紹介する。