(Poster session) Earth & Resources

[P025A] Lithium Ore Exploration in the Mongolian Gobi Desert Using Drone Imagery and Satellite Data

○Shion Wakae^{1[Student presentation: Master’s course]}, Kaito Takizawa¹, Tobimaru Ishiwata¹, Paul Mathews George ³, Natsuo Okada¹, Ryosuke Kikuchi¹, Erdene-Ochir Gurbadam ², Youko Ohtomo¹, Youhei Kawamura¹, Sereenen Jargalan ² (1. Hokkaido University, 2. Mongolian University of Science and Technology, 3. Nazarbayev University)

Keywords:Lithium ore, Spectral Imaging, Drone-based exploration, Satellite remote sensing, Machine learning

近年、電気自動車など蓄電池需要の高まりに伴い、リチウム資源の戦略的確保が国際的に注目されている。本研究では、モンゴル・ゴビ砂漠におけるリチウム鉱石の分布特性を把握するため、スペクトルイメージングを用いた探査手法の可能性を検討した。現地調査では地質学的記載及び試料採取とともに特徴的な色を示すリチウム鉱石のドローン空撮及びハイパースペクトルカメラ撮影を行い、機械学習を用いた鉱石判別アルゴリズムを開発した。開発したシステムでは89.1%で紫色を呈するリチウム鉱石が散点する区域を周囲から判別することができた。現在はドローン取得画像と衛星画像の比較によりスペクトルデータの対応関係を評価中であり、開発システムの拡充と妥当性の検証を引き続き行う予定である。本研究は、広域かつ効率的なリチウム資源探査の一助となる可能性を示唆するものである。加えて、本手法は鉱区選定の初期段階でのコスト削減や環境影響の最小化にも寄与すると考えられ、持続可能な資源開発の実現に向けた有望なアプローチとして期待される。今後は季節や地表状態によるスペクトル特性の変動も考慮し、より安定した識別精度の向上を目指す。