ハイパースペクトルデータの一次微分処理を利用した変質鉱物の識別１．はじめに３．解析結果

鉱物資源探査では斑岩銅鉱床等に伴われる変質鉱物を抽出するために光学リモートセンシングデータが利用されている。ハイパースペク
トルデータによる解析では鉱物の分類精度が高くなることが期待されるものの、吸収パターンが類似している鉱物等の分離精度については課題が残されている。
今回、米国ネバダ州キュプライト地域を対象に、新たなハイパースペ
クトルデータ解析手法を適用し、有効性の検討を行った。
対象地域はカンブリア紀の砕屑岩類及び石灰岩、チャートを基盤として、第三紀の火山岩類と第四紀の沖積堆積物が広く分布する。このうち第三紀の火山岩類の一部が中新世中期～後期に熱水変質を被り、珪化及び粘土化帯を形成している。

USGSによる鉱物の反射スペクトルを教師として、2.08～2.40μmの波長域において解析を実施した。

Reflectance (Offset for Clarity)

三石真祐瞳・川上裕・近藤智之・中村英克（独）石油天然ガス・金属鉱物資源機構（JOGMEC）- Alunite (GDS84)- Kaolinite (CM9)- Muscovite (GDS107)- Montmorillonite (Swy-1)- Buddingtonite (GDS85)- Calcite (WS272)- Chlorite (HS179.3)- Epidote (GDS26a)

Alunite (USGS GDS84)

Kaolinite (USGS CM9)

Muscovite (USGS GDS107)

Montmorillonite (USGS Swy-1)

Buddingtonite (USGS GDS85)

Calcite (USGS WS272)

Chlorite (USGS HS179.3B)

Epidote (USGS GDS26.a)

VNIRフォールスカラー画像

P4
P2

P1
P3
P5

R:G:B = 0.8075μm:0.6648μm:0.5580μm

Hook (1990)
Clark & Swayze (1996)

２．使用データ・解析手法
使用データ◆AVIRISデータ（2002年7月12日撮影）◆400～2500nmに220バンド◆空間分解能8m0.9

解析手法
1. ハイパースペクトルデータ、教師スペクトル（USGS SpectralLibrary）の一次微分

0.45km解析結果のヒストグラム
上図でカラー表示
している範囲Histogram𝑅 𝜆𝑖+1 − 𝑅𝜆𝑖
𝜆𝑖+1 + 𝜆𝑖𝐷𝑟=
2𝜆𝑖+1 + 𝜆𝑖

9000
8000
7000

Frequency

Dr: 一次微分値
R: 反射率λi: バンドiの中心波長2. 相関性の算出-SCM法（Carvalho & Meneses, 2000）-Modified SAM法（Kodama et al., 2010）

6000
5000
4000
3000

Alunite GDS84
Kaolinite CM9
Alunite USGS GDS84
Muscovite GDS107
Montmorillonite Swy-1 Kaolinite USGS CM9
Buddingtonite GDS85 Muscovite USGS GDS107
Calcite WS272
Montmorillonite USGS Swy-1
Chlorite HS179.3
Buddingtonite USGS GDS85
Epidote GDS26aMinMax

MeanStdev-0.1174

0.96140.29010.2235-0.07840.87530.37740.1655-0.03470.88880.43600.1827-0.0987

0.79850.37840.1590-0.13200.56690.13750.0695

2000

Calcite USGS WS272-0.4929

0.7933-0.05730.16001000

Chlorite USGS HS179.3-0.51090.2621-0.1304

0.0735

Epidote USGS GDS26a-0.52610.5440-0.1869

0.1525

0-0.5

00.51

Cosθ

5地点の反射スペクトルと解析結果（cosθ値）の比較

X: データスペクトル Y: 教師スペクトルX´: データスペクトルの平均ベクトルY´: 教師スペクトルの平均ベクトル

データ解析フロースペクトル一次微分処理のメリット：◆幅の広い大きな吸収に隠れた微小ピークを強調する◆幅の広いピークの肩に乗ったピークの極大吸収波長を明確にする

P1P2P3P4P5Alunite GDS84

0.945

0.611

0.233

0.552

0.001

Kaolinite CM90.553

0.841

0.365

0.357

0.117

Muscovite GDS107

0.315

0.401

0.889

0.315

0.185

Montmorillonite Swy-1

0.240

0.376

0.772

0.263

0.006

Buddingtonite GDS85

0.326

0.151

0.181

0.542

0.033

Calcite WS272-0.123-0.069-0.071-0.3070.648

Chlorite HS179.3-0.107-0.177-0.168-0.2190.044Epidote GDS26a-0.280-0.231-0.072-0.4850.347

各地点でcosθ値が最も高いもの

赤字

AVIRISデータの反射
スペクトル形状から推定される鉱物

一次微分前後のスペクトルスペクトルパターンの変化が大きい波長域

Kaolinite USGS CM9 Reflectance

0.60.55

反射率の分散４．考察・まとめ

0.5•

0.45

確認された。

0.40.35
0.30.25•

R² = 0.7306

0.3
0.50.7
Muscovite USGS GDS107 Reflectance

0.9を低減することができると考えられる。

Kaolinite USGS CM9 1st-Derivative

86

同じ閾値で結果を表示した場合においても、対象とする鉱物の分布域は概ね妥当であることから、解析者の閾値の設定方法によって結果が異なってしまうという問題

Cosθ=0.855

0.2

一次微分処理をすることでMuscoviteとKaoliniteの分離性が向上

スペクトル一次微分処理を行うことにより目的とする鉱物の分離性が高くなることが一次微分値の分散4•

本手法はノイズ等の影響を大きく受け、また本来の反射スペクトルが示す反射率の高さの違いや、緩やかな吸収特徴等の情報が損なわれるため、解析結果の評価に20は必ず元の反射スペクトル形状を併せて確認する必要がある。

-2R² = 0.2048-4-6

Cosθ=0.453-8-10-50510Muscovite USGS GDS107 1st-Derivative

参考文献• 齋藤元也, 2011. 農業分野でのハイパースペクトルイメージデータの利用, 第3回ALOS2/3ワークショップ.
• Clark, R.N. and Swayze, G.A., 1996. Evolution in imaging spectroscopy analysis and sensor signal-tonoize: An examination of how far we have come, Proc. 6 th Annual JPL Airborne Earth Science Workshop, pp. 49-53.
• De Carvalho, O.A., and Meneses, P.R., 2000. Spectral Correlation Mapper (SCM): An improvement on the Spectral Angle Mapper (SAM), Proc. 9 th Annual JPL Airborne Earth Science Workshop.
• Hook, S.J., 1990, The combined use of multispectral remotely sensed data from the short wave infrared (SWIR) and thermal infrared (TIR) for lithological mapping and mineral exploration: Fifth Australasian Remote Sensing
Conference, Proceedings, Oct., 1990, vol.1, p.371-380.
• Kodama, S., et al., 2010, Mapping of hydrothermally altered rocks using the Modified Spectral Angle Mapper (MSAM) method and ASTER SWIR data, IJG, 6(1), pp. 41-53.

課題：2.3μm付近に吸収特徴を有するCalcite、Chlorite、Epidoteでは全体的にcosθ値が低くなる傾向が認められた。原因として、長波長域においてセンサのS/N比が低下することにより正確なスペクトル形状が得られにくいことが可能性の1つとして考えられるが、今後も本手法による解析が有効な鉱物について検討していく必要がある。
※本研究はJOGMECが資源エネルギー庁から受託した次世代地球観測衛星利用基盤技術の研究開発（金属資源探査技術の研究開発）による成果である。