講演情報
[2P0130-33-03]マルチスペクトル画像からハイパースペクトル画像への変換による金属鉱床域での鉱物識別精度の向上：オーストラリア・クイーンズランド州北部での適用例 (発表者：修士課程)
○久保 勇也1、グエン ホアン3、小池 克明1、野田 周帆2、淺野 友紀瑛2、川上 裕2、増田 一夫2 (1. 京都大学、2. 石油天然ガス・金属鉱物資源機構、3. 総合地球環境学研究所)
キーワード：
リモートセンシング、ハイマップ、ハイパースペクトル画像、反射率スペクトル、オーストラリア
ハイパースペクトル画像はマルチスペクトル画像に比べてスペクトル情報が多いという利点を持つ反面、空間的かつ時間的な制限を持つという課題が存在する。
そのためハイパースペクトルセンサーで観測されていない領域でもハイパースペクトルデータを生成する技術が必要とされている。この課題を克服するため過去の研究で、マルチスペクトル画像から擬似的なハイパースペクトル（Hyperion）画像に変換するアルゴリズム（PHITA）が開発された。（Hoang and Koike, 2017;2018）またPHITAにより生成された擬似的な画像とオリジナル画像の類似性や鉱物特定の正確性などが高いことが確認された。本研究では、オーストラリアクイーンズランド州北部を対象としてそこで取得されたHyMap画像データとマルチスペクトル画像を用いて擬似的なHyMap画像に変換し、鉱物特定の正確性、画像の再現性について検証した。HyMapは航空機搭載型のハイパースペクトルセンサーであり高い空間分解能を持つことで知られている。また本研究の結果を踏まえて、先行研究でのHyperionを用いた場合の結果との相違も検証していく。
そのためハイパースペクトルセンサーで観測されていない領域でもハイパースペクトルデータを生成する技術が必要とされている。この課題を克服するため過去の研究で、マルチスペクトル画像から擬似的なハイパースペクトル（Hyperion）画像に変換するアルゴリズム（PHITA）が開発された。（Hoang and Koike, 2017;2018）またPHITAにより生成された擬似的な画像とオリジナル画像の類似性や鉱物特定の正確性などが高いことが確認された。本研究では、オーストラリアクイーンズランド州北部を対象としてそこで取得されたHyMap画像データとマルチスペクトル画像を用いて擬似的なHyMap画像に変換し、鉱物特定の正確性、画像の再現性について検証した。HyMapは航空機搭載型のハイパースペクトルセンサーであり高い空間分解能を持つことで知られている。また本研究の結果を踏まえて、先行研究でのHyperionを用いた場合の結果との相違も検証していく。