Presentation Information
[T7-P-6]Automatic identification of discontinuous structure using high-resolution digital outcrop model: Application to 3D structural geological survey of the Misaki Formation, Miura Group
*Masahiro OHKAWA1, Kota OSAWA1, Ryo OKINO1, Duy Bui-Khuong2, Dzung Dinhkhac2, Shigeaki MATSUO1 (1. Mitsubishi Materials Techno Corporation, 2. A.N.Lab Jsc)
【ハイライト講演】 本講演では，SfM (Structure from motion)多視点ステレオ写真測量技術を用いて作成したデジタル露頭モデルから地質構造を自動抽出することで，これらの技術の地質調査への適用を評価している．地質調査には研究者の主観性が強く出ることが多かったが，このような技術が進めばより説得力のある客観的なデータが誰にでも取得できるようになるのかもしれない． ※ハイライト講演とは．．．
Keywords:
SfM,Digital outcrop model,Structural Geology,Discontinuous structure,Automatic Extraction
SfM (Structure from motion)多視点ステレオ写真測量技術を用いた三次元モデリングは，地形調査（早川ほか，2016）や森林調査（松浦，2019）など，様々な分野で活用が進んでいる．一方で，地質調査における三次元モデル（例えば，点群モデル）の適用事例は少ない．近年，複数の研究者が露頭の点群モデル（デジタル露頭モデル）を用いて，断層や層理面などの不連続構造を抽出し，地質構造の調査を行っている(e.g., Cirillo et al., 2022)．デジタル露頭モデルを用いた地質情報の抽出は，人為的なバイアスの影響を低減した定量的な地質構造調査を可能にし，アクセスが難しい急峻な地形においても安全かつ効率的な調査ができるという利点を持つ(Menegoni et al., 2019)．そこで，SfM-MVS（Multi-View Stereo) 技術により作成した高解像度デジタル露頭モデルを用いた不連続構造の自動抽出法を開発し，その地質構造調査への適用性を評価した．
開発した方法は不連続面ならびに線構造の抽出に分類され，前処理として，点群の法線と曲率をJet fitting (Cazals and Pouget, 2005)を用いて計算した．次に，k-means++ (Arthur and Vassilvitskii, 2006)および密度ベースのクラスタリングアルゴリズムであるHierarchical Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise (HDBSCAN; Campello et al., 2013)を組み合わせたクラスタリング手法により，不連続面を自動抽出するとともに，点群の曲率情報を用いた不連続点の抽出と，それに続く接続アルゴリズムを組み合わせた手法(Guo et al., 2018, 2022)を適用し，不連続線構造を自動抽出した．さらに，本研究では自動抽出された不連続構造に対して，Random Sample Consensus (RANSAC; Fischler and Bolles, 1981)法を用いて近似面を求め，そこから傾斜や傾斜方位角といった地質情報を自動的に数値化する機能を追加した．これにより，デジタル露頭モデルから不連続構造とその地質情報を自動抽出する手法を構築した．
本研究では，開発した手法の精度を確認するため，まず傾斜および傾斜方位角が既知の立体図形の三次元モデルを作成し，このモデルから自動抽出された不連続構造の傾斜および傾斜方位角を既知の値と比較した．比較の結果，傾斜および傾斜方位角の差は数度未満であり，本手法が地質構造調査に適用可能であることが確認された．この検証結果に基づき，次のステップとして三浦半島の三浦層群三崎層を対象にデジタル露頭モデルの作成と不連続構造の自動抽出を行った．対象地域の三崎層は岩相が単調であり，特徴的な洗濯板状の構造が認められる．この構造は，シルト岩が凹部を，スコリア質砂岩が凸部を形成しており，両岩石の浸食に対する抵抗性の差異に由来すると推定されている（鈴木ほか，1970）．これら凹凸部は地層の走向方向に沿って伸長しており，境界面の一部は層理面を示すと考えられる．従って，侵食面の一部が層理面を示す三崎層は，本手法による地質情報抽出の評価に適したフィールドであると判断した．
三崎層のデジタル露頭モデルから不連続面および線構造を抽出し，層理面および断層と判断される構造の傾斜および傾斜方位角を抽出・評価した．その結果，三崎層の層理面は一貫して北北西方向に傾斜しており，傾斜角は一般に50～70°であった．また，三崎層に発達する小断層は，主に北西，西南西，ならびに北北東方向に向かって比較的急傾斜（50～90°）しており，野外観察結果と整合する結果が得られた．これらの結果は，デジタル露頭モデルを用いた不連続構造の自動抽出法が，対象地域の層理面や断層構造を定量的に認識・評価する上で非常に有効な手法であることを示すものである．
早川ほか，2016，地形；松浦，2019，森林科学；鈴木ほか，1970，地理学評論；Fischler and Bolles, 1981, CACM; Cazals and Pouget, 2005, CAGD; Arthur and Vassilvitskii, 2006, Stanford; Campello et al., 2013, PAKDD; Guo et al., 2018, Int. J. Rock Mech. Menegoni et al., 2019, Eng. Geol.; Cirillo et al., 2022, ISPRS int. j. geo-inf.; Guo et al., 2022, Remote Sensing.