第30回日本情報地質学会講演会

講演要旨集

Geoinforum-2019 Annual Meeting Abstracts

日時：2019年6月27日(木)・28日(金)会

場：（国研）海洋研究開発機構
横浜研究所 三好記念講堂（神奈川）主催：日本情報地質学会

後

援：日本地質学会 情報地質部会

目

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一般講演
数理・論理
調査の進行に伴う分散の増加 ꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏ 正路 徹也

1

データベース「ちきゅう」による 14 年間の検層オペレーションサービス ꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏ 木戸 ゆかり

3

日本の金属鉱床の金属元素濃度と鉱物組成の資源地質学的特徴抽出 ꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏ
ꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏ下地 悠・大田 優介・小池 克明・白勢 洋平

5鹿児島市における 250m メッシュによる地盤情報データベースの試作 ꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏ
ꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏ 中田 文雄・田中 義人・北村 良介・酒匂 一成・伊藤 真一

7

リモートセンシング
Landsat 画像を用いたディープラーニングによる植生分類ꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏ 水落 啓太・根本 達也・升本 眞二

9ハイパースペクトル衛星画像による植生域での熱水変質帯の抽出精度向上 ꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏ
ꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏ 権守 宏明・久保 大樹・小池 克明

11Satellite remote sensing for estimating water content and organic matter distributions in estuary sediments ꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏ
ꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏ Vu Thi Thu Thuy・Nguyen Thi Thu Ha・Nguyen Thuy Linh・Katsuaki Koike

13

リモートセンシング技術を応用した実験的な鉱物同定手法の開発 ꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏ 久保 大樹・小池 克明

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物理探査・装置開発
複数の室内計測情報の統合による岩石の電気的性質の物理モデル化 ꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏ
ꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏ 大田 優介・後藤 忠徳・林 為人・多田井 修・笠谷 貴史・町山 栄章

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解析手法・応用
不等式標高データを活用するための曲面推定プログラム BS-Horizon の改良（その１） ꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏ
ꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏ 升本 眞二・根本 達也・野々垣 進・ベンカテッシュ ラガワン

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感度分析による海底熱水系数値シミュレーションの支配パラメータの特定 ꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏ
ꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏ 冨田 昇平・小池 克明・後藤 忠徳・鈴木 勝彦

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地中ガスラドン濃度の時空間変化に基づく地熱流体パスの特定：２つのインドネシア地熱地区でのケーススタディ ꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏ 渡邉 雄平・久保 大樹・Putri Aprillia・Andy Yahya Al Hakim・Irwan Iskandar・小池 克明

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地質モデリング
ボーリングデータを用いた簡易土質ボクセルモデリング ꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏ
ꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏ野々垣 進・升本 眞二・根本 達也・中澤 努・中山 俊雄

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三次元地質モデルを利用した簡易地中熱ポテンシャルマップの作成 ꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏ豊田 守

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愛媛県宮ノ浦遺跡における古環境解明への 3 次元地質モデルの適用 ꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏ
ꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏ 米澤 剛・槙林 啓介

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ＧＩＳ・Ｗｅｂ-ＧＩＳ
地理院地図 Globe を利用したシームレス地理情報ステレオビュワー ꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏ領木 邦浩

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PNG 標高タイルからデータタイルマップへ ꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏ西岡 芳晴

33ポスター発表
OpenCV による化石形態の類似度解析 ꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏ 中川 孝典・脇田 浩二

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Rice terrace extraction from medium resolution satellite images using machine learning methods ꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏ
ꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏHang Thi Do・Venkatesh Raghavan・Go Yonezawa

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調査航海での運用を目的とした可搬型データベースの開発 ꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏ 笠谷 貴史・金子 純二・北田 数也・町山 栄章

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PNG 数値タイルの利用－3D ゲームマインクラフトを用いた現実地形の再現ꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏ西岡 芳晴

41

WebGL を用いた地質ボクセルモデルの 3 次元可視化ꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏ根本 達也・升本 眞二・野々垣 進

43

CONTENTS
General session
Mathematics and logic
Increase of variance with progressing survey ꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏ Tetsuya Shoji1

Database
14-year logging operation service by use of D/V Chikyu ꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏ Yukari Kido

3

Resource geologic characterization of metal element contents and mineral compositions of metal deposits over Japan ꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏ
ꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏ Yu Shimoji, Yusuke Ohta, Katsuaki Koike and Yohei Shirose

5

Development of foundation information database by 250m mesh in Kagoshima City ꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏ
ꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏ Fumio Nakada, Yoshito Tanaka, Ryosuke Kitamura, Kazunari Sako and Shinichi Itoh7

Remote sensing
Vegetation classification based on deep learning using Landsat images ꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏ
ꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏ Keita Mizuochi, Tatsuya Nemoto and Shinji Masumoto

9

Improvement of detection accuracy of hydrothermal alteration zones in vegetation areas using hyperspectral satellite imagery ꞏꞏꞏꞏꞏ
ꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏ Hiroaki Gonnokami, Taiki Kubo and Katsuaki Koike

11

Satellite remote sensing for estimating water content and organic matter distributions in estuary sediments ꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏ
ꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏ Vu Thi Thu Thuy, Nguyen Thi Thu Ha, Nguyen Thuy Linh and Katsuaki Koike

13

Development of mineral identification method at lab scale by an application of remote sensing technique ꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏ
ꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏ Taiki Kubo and Katsuaki Koike

15

Geophysical survey and observation system
Rock physics modeling for electrical properties by integration of multiple information of laboratory measurements ꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏ
ꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏ Yusuke Ohta, Tada-nori Goto, Weiren Lin, Osamu Tadai, Takafumi Kasaya and Hideaki Machiyama

17

Data analyses and applications
Improvement of the surface estimation program BS-Horizon for utilization of inequality elevation data (Part 1) ꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏ
ꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏShinji Masumoto, Tatsuya Nemoto, Susumu Nonogaki and Venkatesh Raghavan

19

Identifying controlling parameters on numerical simulation of seafloor hydrothermal system by sensitivity analysis ꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏ
ꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏ Shohei Albert Tomita, Katsuaki Koike, Tada-nori Goto and Katsuhiko Suzuki

21

Identifying geothermal fluid paths using spatio-temporal variation of radon concentration in soil gas: Case study of
two geothermal fields in Indonesia ꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏ
ꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏYuhei Watanabe, Taiki Kubo, Putri Aprillia, Andy Yahya Al Hakim, Irwan Iskandar and Katsuaki Koike

23

Geologic modeling
Simple voxel modeling of soil property using borehole data ꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏ
ꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏ Susumu Nonogaki, Shinji Masumoto, Tatsuya Nemoto, Tsutomu Nakazawa and Toshio Nakayama

25

Creating a simple geothermal potential map of 3D geological model ꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏ Mamoru Toyoda

27

Paleoenvironmental reconstruction using three dimensional geological modeling in Miyan’na Salt-making Site, Ehime ꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏ
ꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏ Go Yonezawa and Keisuke Makibayashi

29

GIS・Web-GIS
A seamless stereoscopic viewer for 3D browsing of GSI Globe ꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏ Kunihiro Ryoki

31

PNG Elevation Tile to Data Tile Map ꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏ Yoshiharu Nishioka

33

Poster session
Similarity analysis of fossil forms by OpenCV ꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏ Takanori Nakagawa and Koji Wakita

35

Rice terrace extraction from medium resolution satellite images using machine learning methods ꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏ
ꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏ Hang Thi Do, Venkatesh Raghavan and Go Yonezawa

37

Development of mobile database system for the research cruise ꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏ
ꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏ Takafumi Kasaya, Junji Kaneko, Kazuya Kitada and Hideaki Machiyama

39

Usage example of PNG numerical tile－Reproduction of real terrain using 3D game Minecraft ꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏ Yoshiharu Nishioka

41

Three-dimensional visualization of geological voxel model using WebGL ꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏ
ꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏ Tatsuya Nemoto, Shinji Masumoto and Susumu Nonogaki

43第30回日本情報地質学会講演会 講演要旨集 001-002頁 2019年

調査の進行に伴う分散の増加
正路

徹也

Increase of Variance with Progressing Survey
Tetsuya Shoji** 東京大学 The University of Tokyo, Tokyo 113-8639, Japan.
E-mail: t-t_shoji@jcom.home.ne.jp

キーワード：地球科学，調査，情報，評価，分散
Key words: Geoscience, Survey, Information, Evaluation, Variance

地球科学的調査の進行に伴い対象地域を構成する地質体の分布およびそれらの接触状態に関する地球情報が増加する．したがって，対象地域を構成する各セルにおける各地
質体の存在度の推定値の精度が向上して，エントロピーあるいは分散の値が小さくなる．この調査の進行に伴うエントロピーあるいは分散が減少する様子を，正路(2018)は次の単純な数値モデルで示した．調査は直線上で行われ，段階 1
では全範囲の中点の地質体を同定する．段階 2 では，全体を 3 つのセルに分け，各セルの中点の地質体を同定する(このうち中間のセルの中点は，段階 1 で調査済み)．段階 3 では各セルをさらに 3 つのセルに分け，各セルの中点の地質体を同定する．以下，この操作を繰り返し，段階 6 でセルの大きさが目的の分解能に達し調査は終了する．条件を変えたいくつかのシミュレイションのうち，地質体の種類数
が 2 (他は 4)で，存在割合が準二値(他は完全二値)で与えられ，存在割合の比が 50:50 (他は 20:80，10:90，5:95．2:98)の場合について，調査段階をパラメーターとして存在割合の累積頻度を第 1 図に示す(5 本の点列のうち，構成点数が少ない方から段階 2，3，4，5，6)．一見して明らかなように，調査の進行とともに分散が増加している．実際，分散の値は，この順序で 0.013，0.047，0.096，0.149，0.196 と増加している．これは正路(2018)の結論と逆である．その理由は，以下に詳述するように分散の定義の違いによる．
正路(2018)では，1 つのセル𝑖 (総数𝑁)に注目し，そこにおける地質体𝑗 (種類数𝑚)の存在割合が𝑝 の場合，当該セルの分散𝑉 Indv は(𝑚 − 1)次元空間の正単体 A1A2…Am の頂点Aに重み𝑝 があり𝑝 (𝑗 = 1, ⋯ , 𝑚)で与えられる単体内の 1 点
P の周りの 2 次モーメントとして次式で定義する．
𝑉 Indv =

𝑝

𝑝

−𝑝

=

𝑝

+

𝑝

𝑝

𝑝

𝑝

(1)

ここで，添え字の Indv = Individual は個別のセルに注目していることを意味し，{ }内は点P と頂点A の距離の二乗である．
これより全体の分散𝑉Indv は次式で与えられる．
𝑉Indv =𝑉 Indv 𝑁

なお，式(1)で与えられる分散は，セル𝑖のデータのみを使って計算されているので，以後個別分散(individual variance)と呼ぶ．
二元系(𝑚 = 2)の場合，地質体 1 と 2 の存在割合をそれぞれ𝑝 と𝑝 (𝑝 +𝑝 = 1)とすると，点P と頂点A との距離は𝑝 ，頂点A との距離は𝑝 であるから，式(1)は次式(2)のように表される．
𝑉 Indv = 𝑝 𝑝 + 𝑝 𝑝 = 𝑝 𝑝 (𝑝 + 𝑝 )第 1 図．地質体の種類数が 2 で，存在割合が準二値で与えられ，存在割合の比が 50:50 の場合における存在割合の累積頻度．各点列は調査段階に対応し，構成点数が少ない方から段階 2，3，4，5，
6 ．分散の値は，この順序で 0.013 ，
0.047，0.096，0.149，0.196．

= 𝑝 𝑝 = 𝑝 (1 − 𝑝 )(2)
第 1 図に示されている累積頻度の分散𝑉Bulk (添え字 Bulkの意味は後述)は，セル𝑖の存在割合を𝑝 (二元系なので地質体の種類を示す添え字は省略)として，次式(3)で与えられる．
𝑉Bulk ==

(𝑝 − 𝑝̅ )

𝑁

𝑝 −

𝑝

𝑁

𝑁

(3)

ここで，𝑝̅ は全データ(bulk data)の平均である．式(2)に相当
するセル𝑖のバルク分散𝑉 Bulk は次式(4)で与えられる．

2

𝑉 Bulk = (𝑝 − 𝑝̅ )(4)式(4)には，𝑝̅ というセル𝑖以外のセルの値を必要とする全体の平均が入っている．すなわち，1 つのセルのバルク分散を求めるとき，個別分散とは違い，当該セルのみの値では不十分で，他のセルの値も必要とする．これがバルク(bulk)の意味である．
第 2 図の左右にそれぞれ調査の進行に伴う個別分散とバ
ルク分散の変化を示す．両図を比較すると，1) 個別分散は段階 0 に値があるが，バルク分散にはない，2) バルク分散
は個別分散の上下を反転したパターンを示す．段階 0 における個別分散が定義できるのは，対象地域全体の地質体の存在割合が最終段階における存在割合の平均に等しいと推定し，その値に相当する重みが地質体を表す両端に掛かっているとするためである．バルク分散は個別分散の上下を反転したパターンについては後述する．
第 1 図の累積頻度図を微分すると，微分型頻度図が得られる．上記の分散の説明はこの微分型頻度図に基づいている．三元系では，累積する方向によって得られる累積頻度図が変る．しかし，微分型頻度図を考えれば，分散の計算は可能である．例えば，𝑚元系の場合，セル𝑖の地質体の存在割合を(𝑚 − 1)次元の正単体内の 1 点P として表し，その点と平均の存在割合を表す点PM との距離P PM の二乗を𝑙 とす
れば，それが次式のようにバルク分散となる．
𝑉 Bulk = 𝑙
三元系(𝑚 = 3)で，高さが 1 の正三角形 A1A2A3 内の点Pの位置を辺 A2A3，A1A3，A1A2 に下した垂線の長さそれぞれ
𝑝 ，𝑝 ，𝑝 (𝑝 + 𝑝 + 𝑝 = 1)で，点PM の位置も同様に𝑝 ，𝑝 ，𝑝 で表すと，長さP PM の二乗𝑙 は次式(5)で与えられ，
これがセル𝑖のバルク分散となる．

(5)

𝑉 Bulk = 𝑙 = ∆𝑝1 + ∆𝑝1 ∆𝑝2 + ∆𝑝2
ここで，∆𝑝1 = 𝑝 1 − 𝑝1，∆𝑝2 = 𝑝 2 − 𝑝2で，
𝑁

𝑝2 =

𝑝

𝑁

𝑉Bulk =𝑉 Bulk 𝑁

前述のよう，個別分散とバルク分散は上下を反転したパ
ターンをなす(第 2 図)．したがって，両者は負相関を示している．さらに，二元系で両者の和は次式で示すように，
𝑝 − 𝑝 と一定値である．
𝑉Indv + 𝑉Bulk = 𝑝 −

𝑝

𝑁

+

𝑝

𝑁−𝑝

=𝑝 −𝑝

すなわち，両者は完全負相関(𝑟 = −1)をなす．三元系においても，次式に示すように完全負相関をなす．
𝑉Indv + 𝑉Bulk = (𝑝 + 𝑝 )− 𝑝 +𝑝 𝑝 +𝑝
しかし，セル𝑖の個別分散とバルク分散は次式のような関係にあり，負相関はなすが，完全負相関ではない．
𝑉 Indv + 𝑉 Bulk = 𝑝 − 2𝑝 𝑝 + 𝑝

以上より次のまとめが得られる．正路(2018)は，調査の進行に伴う分散の減少の様子を簡単な数値モデルで示した．
しかし，通常の統計処理で用いられている分散を使うと，地質体の存在割合の分散は調査の進行に伴って増加する．
前者の分散は個別セルの値のみで求められるので個別分散，後者の分散を求めるために全データの平均が必要なのでバルク分散と呼ぶと，両者は完全負相関の関係にある．
引用文献
正路徹也(2018)：地球科学的調査の進行に伴う地球情報エントロピーと分散の減少．情報地質，29(2)，61-75．

0.3

0.3

0.2

0.2

Bulk Variance𝑝

Cell Variance𝑝1 =である．これより全体のバルク分散𝑉Bulk は次式で与えられ
る．

0.1

0
0

2

Step

4

6

0.1

0
0

2

Step

4

6

第 2 図．調査の進行に伴うセル分散(左)とバルク分散(右)の変化．各点列の右端が最終段階に対応する．

第30回日本情報地質学会講演会 講演要旨集 003-004頁 2019年「ちきゅう」による 14 年間の検層オペレーションサービス
木戸ゆかり*

14-year Logging Operation Service by use of D/V Chikyu
Yukari Kido** 国立研究開発法人 海洋研究開発機構 研究プラットフォーム運用開発部門 運用部
Institute for Marine-Earth Exploration and Engineering (MarE3), JAMSTEC,
2-15 Natsushima-cho, Yokosuka, Kanagawa, 237-0061, Japan. E-mail: ykido@jamstec.go.jp

キーワード： 地球深部探査船「ちきゅう」，国際深海掘削計画，検層，南海トラフ，日本海溝
Key words : D/V Chikyu, IODP, Logging, Nankai Trough, Japan Trench

１．はじめに2005 年 7 月に地球深部探査船「ちきゅう」が海洋研究開発機構に運用委託されて 14 年目を迎える．2 カ年の試験航海を経て，国際深海掘削計画（IODP）の枠組みの中，日本周辺では，南海トラフ，日本海溝，沖縄トラフにて合計 18
航海，物理検層としては，約 20km 分のオペレーションを行ったことになる（第 1 表）．本講演では，様々な物理検層に取り組み，着手した科学成果について紹介する．

２．IODP での検層サービスの流れ
深海掘削計画は 50 年ものロングランであるが，2003 年のフェーズから日本主導の「ちきゅう」が参戦した（第 1図）．
「ちきゅう」が行う検層には特徴がある．航海毎に必要項目を研究者と打ち合わせ，ロギング会社に見積もり合わせをして契約を行うという流れである．運用側は，実施が決まれば，検層ツールの搬入手続き，船上搭載，事前設営，
バックアッププラン，データ取得までの準備，ロジスティ
ックス，エンジニアの手配の協力をする．一方，米国が運用する Joides Resolution 号（JR）の検層ツールは，種類は限定されるが，年間契約であり，船上に搭載したまま必要時に何度も利用でき，稼働性が高い．

３．
「ちきゅう」で行った検層オペレーション
3.1 IODP における検層航海2007 年 9 月の初航海は，検層キャンペーンであった．10
種類もの初めて使う検層機器に目を見張り，見学ツアーやデータ取得説明，検層解析，プロット用ソフトウェアの講習会など，連日乗船研究者も検層スタッフも大忙しだった．
以降 14 年間の検層記録は，第 1 表にあるように Exp.314
で 6 孔，319 は 2 孔，332，348，358 は 1 孔（C0002），
338 では 5 孔の LWD を行った（第 2,3 図）．日本海溝の 343
では 2 孔，下北沖 337 と南海の 319 の C9 サイトではワイヤーライン検層を行なっている（第 4 図）．通常の検層プロットでは，深度軸に対して表示するが，時間軸でのプロットにより孔内状況を把握することにも使われる（第 5 図）．
3.2 南海トラフ
C0002 サイトの 1400m までの同時検層図の中の左から２つ目は，事前探査による反射強度図である（第 2 図）．音響基盤反射深度を把握し，地質状況と比較するが，前者は数十 m，検層は数十 cm と解像度が異なる．図中の比抵抗
イメージ図から，第 2 図右端のおたまじゃくしが描ける．
これは，孔壁の 360 度回転図から，地層傾斜，断層面の角度，傾きを構造地質学的に解釈した例である．北西-南東方
向に黒い二重線が見える第 2 図左端図は，亀裂（ボアホールブレイクアウト）により海水の流入が考えられ，応力分
布解釈に用いられる．C0002 孔は，2019 年 2 月に海底下
3256.5m の世界最深部に達している．同じ孔内でも地層応力分布や孔壁崩壊などの変化が大きい．
3.3 下北沖
下北沖 Exp.337 は，慣熟航海で掘削した C0020 孔の1200-2466 の区間を 5_run のワイヤライン検層を行った．
取得したデータは 20 種目にも及ぶ（第 4 図）
．3_run まで
でガンマ線，比抵抗，孔隙率，キャリパー，泥水検層，核磁気共鳴データを得，流体を搾り取る現場観測ポイントを確
定した．

４．まとめ
数々の検層データを取得し，モラトリアム中の Exp.358
以外は一般公開もされているが，まだ十分な利活用がなされていない．宣伝が足らず，データを用いた解釈例が浸透していないこと，限られた利用での閉鎖系に位置していることが考えられる．米国主導のウェブサイトでは，検層データベースが一元化され，その場で必要データの自動プロットもできる．オープンデータ化に向けて，本学会員にも積極的にデータ利用されるようお手本としたい．

文

献Expedition 314 Scientists (2009) Expedition 314
summary.
Proc.
IODP,
314.
doi:10.2204/
iodp.proc.314315316.111.2009.
Expedition 337 Scientists (2013) Expedition 337
summary.
Proc.
IODP,
337.
doi:10.2204/
iodp.proc.337.101.2013.
Expedition 348 Scientists (2015) Expedition 348
Proc.
IODP,
348.
doi:10.2204/
summary.
iodp.proc.348.101.2015.

4

航海数（検層航海）( )内は航海番号，＊
は検層を実施した航海を示す

18 航海（8 航海）（314＊, 315, 316, 319＊, 322, 326, 331,
332＊, 333, 343＊, 343T, 337*, 338＊, 348＊,
365, 370, 380, 358＊実施順）

掘削サイト数
ホール数
総掘削長
総コア長

24 サイト（16 サイト）
114 ホール（23 ホール）
44254.1 m（20197.5 m）
9123.4 m 1131 本

最大パイプ長6,900 m（Exp. 343）

最大掘削深度海底下 3,262.5 m（Exp. 358）

第 1 表 IODP「ちきゅう」掘削記録（2019 年 5 月時点）
，3 桁の数
値は航海番号で，実施した順に羅列している．同じサイト名の周辺には，半径 100m 内に掘削孔（ホール）が A, B, C 順に命名される．サイト，ホール，総掘削長の（ ）は，検層を行った数値．
第 1 図 IODP「ちきゅう」掘削記録（2019 年 5 月時点）

第 2 図 Exp.314 Site C0002, 1400 mLSF（海底下）までの同時検層データプロット例

第 3 図 C0002 下 部 の 4116-4136
mBRT（リグフロアからの深度）までの比抵抗イメージ図

第 5 図 時間変化に伴うプロット例：検層プロットは，通常は縦軸に深度を取るが，生データは，一定時間間隔で取得している．同時に得られた深度情報から紐付けられる．左から時間掘進率，比抵抗値，日時，深度，吊り下げ荷重，回転数，流量，圧力，温度，および泥水比重の変化が表示される．本プロットでは，30 分ごとにタ
イムスタンプが太いラインで表示されている．パイプ交換時や荒天待機の際には，同じ深度でデータを取り続けることもある．
第 4 図 Exp.337 Site C0020 from 1200-2466 mMSL（海面下深度）のワイヤーライン検層データプロット例

第30回日本情報地質学会講演会 講演要旨集 005-006頁 2019年

日本の金属鉱床の金属元素濃度と鉱物組成の資源地質学的特徴抽出
下地 悠 1・大田 優介 1・小池 克明 1・白勢 洋平 2Resource geologic characterization of metal element contents and mineralcompositions of metal deposits over Japan
Yu Shimoji1・Yusuke Ohta1・Katsuaki Koike1・Yohei Shirose2
1)2)

京都大学大学院工学研究科都市社会工学専攻 Department of Urban Management, Graduate Schoolof Engineering, Kyoto University, Katsura C1-2, Kyoto 615-8540, Japan.
E-mail: shimoji.yu.62w@st.kyoto-u.ac.jp (Shimoji)
京都大学総合博物館 The Kyoto University Museum, Kyoto University, Kyoto 606-8317, Japan

キーワード：金属鉱床，鉱物組成，金属元素濃度，濃度分布
Key Words：metal deposits, mineral composition, metal element content, metal content
distribution

１． はじめに
近年新興国の経済発展に伴う需要の急増により，金属資源の供給リスクが顕在化している．原田ほか(2007)によると，2050 年には主要な金属の世界全体での累積消費量が現有埋蔵量を越えることが予測されている．特に銅，亜鉛，銀，金などいくつかの金属では 2050 年までの累積消費量が埋蔵量ベース（経済性を無視した技術的には採掘可能な量）をも上回ると予測されている．金属資源の安定供給のためには，新たに経済的価値の高い鉱床を探査・開発することが重要である.現在日本で稼行している大規模金属鉱山は,鹿児
島県の菱刈金鉱山のみとなり,新たな鉱床の開発の場は海外になると考えられる.しかし,かつて日本に存在していた種々のタイプの鉱山からは金・銀・銅・鉛・亜鉛・タングス
テンなどを含む多種多様な鉱石が採掘されており,このよ
うな鉱石の地球化学的・鉱物学的な特徴を明らかにすれば,鉱床タイプと金属元素濃度特性の関係などの相関関係が得
られ,世界における同じタイプ金属鉱床の探査や開発への利用が期待できる.
そこで本研究では,日本の 38 ヶ所にわたる鉱山の鉱石を用い,その元素濃度と鉱物組成を分析し,資源地質学的な視点から元素濃集の特徴,およびこれと鉱床のタイプや形成
年代との関係を明らかにすることを目的とした.

新第三紀, キースラガーは全てジュラ紀に形成されており（下中, 1996；鈴木, 1961；兼平, 1955）, 鉱床タイプによって形成された年代に偏りがあることがわかった.
試料の分析では粉砕機を用いて各試料を粉末化し, 鉱物
組成は XRD（X 線回折装置）, 元素濃度は XRF（蛍光 X 線装置）を用いて定性・定量分析を行った.

第 1 図 分析対象の鉱山の位置
第 1 表 鉱山名の一覧

２．対象試料と分析
本研究では，京都大学総合博物館で収蔵されている鉱石から日本の 38 鉱山について，鉱山ごとに 2～5 個の鉱石を選び,カッターで一部を切断して試料として用いた．試料数は計 149 個である．第 1 図に分析対象とした鉱山の分布図を，第 1 表にそれらの鉱山の一覧を示す．分析した鉱山の鉱床タイプは熱水鉱脈型鉱床, キースラガー, スカルン鉱
床, 黒鉱型鉱床といずれも熱水性鉱床であった．最も多いのは鉱脈型鉱床で, 次にスカルン鉱床, 黒鉱型鉱床, キースラ
ガーの順である．各鉱床タイプについて鉱床の形成年代は,鉱脈型鉱床は古第三紀と新第三紀に, スカルン鉱床はジュラ紀から新第三紀までの全ての年代で, 黒鉱型鉱床は全て

赤石
生野
尾小屋
喜和田
椿
別子
吉岡

明延
宇陀
加納
串木野
豊羽
東山
吉乃

足尾
内の岱
釜石
鴻之舞
中瀬
日立

阿仁
大内
神岡
佐渡
中竜
細倉

荒川
大谷
木浦
釈迦内
長登
八茎

飯盛
大森
紀州
蔵目喜
花岡
山ヶ野

３．分析結果と考察
本研究では，鉱物組成と元素濃度の分析で相対的に多くのデータが得られた Cu，Fe，Zn の 3 元素に注目した．鉱物組成分析の結果，いずれの鉱床タイプにおいても黄鉄鉱，

6

黄銅鉱，閃亜鉛鉱が最も多くみられた．特に Zn を含む鉱物
は閃亜鉛鉱のみであった．よって，これらはそれぞれ Cu，Fe，Zn の主要鉱物であるとみなせる．キースラガーではほぼすべての鉱石から黄鉄鉱，黄銅鉱が検出されたが，閃亜鉛鉱が検出されたのは約 10%のみであった．スカルン鉱床や鉱脈型鉱床では Fe，Cu の鉱物として黄鉄鉱，黄銅鉱のほかに硫砒鉄鉱や磁鉄鉱，輝銅鉱など，キースラガーと比較して多種の鉱物が検出された．黒鉱型の鉱床では閃亜鉛鉱が特に多くの割合を占める．
Cu，Fe，Zn の元素濃度分析結果から各鉱床タイプと各形
成年代の特徴を比較するために，金属ごとに濃度データのボックスプロットを描いた（第 2 図）
．ボックスプロットの上の数字はデータ数を表す．また，鉱山ごとに濃度データの中央値を代表値として濃度分布図を作成した（第 3 図）
．鉱
床タイプ別に Cu 濃度を検討すると, 相対的にキースラガーの中央値が高く, スカルン鉱床の中央値は低い．さらにキースラガーの四分位範囲が他と比較して狭いことから濃度のばらつきが少なく，全体的に高い濃度を示すことがわかる．
形成年代別では白亜紀が他よりも低い中央値を示し, その他の年代では差異はない．これは形成年代が白亜紀であったのがスカルン鉱床のみであったためである.しかし, スカ
ルン鉱床のみに限定すると, 白亜紀に形成されたスカルン
鉱床は他の年代のスカルン鉱床よりも濃度が低いことが考えられる．
Fe 濃度では, Fe の地殻平均濃度と比較して，キースラガ
ーとスカルン鉱床が高い値を示した．一方，鉱脈型鉱床の最大値は他の鉱床タイプと変わらないが，中央値は地殻平均濃度よりも低く, 四分位範囲も大きいことから鉱石によって Fe 濃度のばらつきが大きいことがわかる．形成年代別では年代が新しくなるにつれて，濃度は低下する傾向を明らかにできた．鉱床タイプによって形成された年代に偏りがあるため，鉱床タイプごとの元素濃度が形成年代での元素濃度の特徴に影響している．Fe の濃度分布では，東北地方と中国・四国地方で高いのに対して, 北海道と南九州では低い値を示す．
Zn 濃度では黒鉱型鉱床が特に高い値を示した．黒鉱は閃亜鉛鉱・方鉛鉱・重晶石を主成分とする鉱物である（下中，1996）ので，これが濃度の特徴に現れている．形成年代別では白亜紀のみが極端に濃度が低い．Zn でも Cu と同様にス
カルン鉱床全体の濃度と比べると白亜紀の濃度が低く，同
じ鉱床タイプであっても年代によって濃度の特徴が異なることが考えられる.
Cu と Zn の濃度分析結果からは，同じスカルン鉱床でも年代によって濃集する元素の特徴に違いがあることが考えられた．そこでスカルン鉱床のみの Cu と Zn の濃度分布図を作成した（第 4 図)．いずれも年代による濃集の違いは明らかであり，その要因として年代による火成作用の違い，あるいは地域の地質分布の違いがあげられる．同じ形成年代の鉱山が近くに分布しているため，その特定は難しく，今後の継続課題である．

４．まとめ
本研究では資源地質学的な視点から金属鉱床の金属元素
濃度と鉱床タイプや形成年代との関係を明らかにすることを目的として, 日本の 38 鉱山の鉱石について元素濃度分析と鉱物組成分析を行い，Cu，Fe，Zn について主要な鉱物と鉱床タイプによる元素濃度の特徴を明らかにした．Cu，Fe，Zn の主要な鉱物はそれぞれ黄銅鉱，黄鉄鉱，閃亜鉛鉱であった．Cu 濃度はキースラガーが高く，スカルン鉱床で低い値を示した．Fe 濃度はキースラガー，スカルン鉱床で高い．
Zn 濃度では黒鉱型鉱床が特に高い値を示した．また，同じスカルン鉱床でも Cu 濃度は古第三紀が高く，Zn 濃度ではジュラ紀が高い，という形成年代による元素濃度の相違も見出された．
謝辞：本研究にあたって貴重な鉱石試料を提供いただいた
京都大学総合博物館に深甚の謝意を表したい.

文献
原田幸明・島田正典・井島清 (2007) 2050 年の金属使用量
予測. 日本金属学会誌, vol.71, no.10, pp.831-839.
兼平慶一郎 (1955) 和歌山県飯盛鉱山の地質と鉱床. 鉱山
地質, vol.5, no.18, pp.231-240.
下中 弘 (1996) 新版地学辞典 付図付表・索引.平凡社
pp.46-47.
鈴木喜義 (1961) 会津盆地北方の鉱床群について. 鉱山地
質, vol.11, no.45, pp.115-120.

形成年代

鉱床タイプ
第2図

Cu の鉱床タイプ別，および形成年代別ボックスプロット

第4図

スカルン鉱床での Cu と Zn の濃度分布図

第3図

Cu の濃度分布図

第30回日本情報地質学会講演会 講演要旨集 007-008頁 2019年

鹿児島市における250mメッシュによる地盤情報データベースの試作
中田 文雄 * ，田中 義人 **，北村 良介 ***，酒匂 一成 ***，伊藤真一 ***Development of Foundation Information Database by 250m Mesh in Kagoshima City
Fumio NAKADA* , Yoshito TANAKA**, Ryosuke KITAMURA*** ,Kazunari SAKO*** , Shinichi ITOH****特定非営利活動法人地質情報整備活用機構 Geological Information Utilization and Promotion Initiative
URL: https://www.gupi.jp/ E-mail: nakadaf@gupi.jp**南日本技術コンサルタンツ株式会社, URL: http://www.nantec.co.jp/***鹿児島大学工学部海洋土木工学科 Department of Ocean Civil Engineering, Kagoshima University,
URL: http://oce.oce.kagoshima-u.ac.jp/

キーワード：地盤情報データベース，メッシュ管理，属性情報，鹿児島市
Key words：Foundation Information Database, Management by Mesh, Attribute Information,
Kagoshima City

1.はじめに筆者等は，鹿児島大学・酒匂研究室に利用者限定の「鹿児島版地盤情報データベースシステム」(以下，K-DBS と言う) を構築して運用している．現段階で 12,000 本以上のボーリング柱状図に加え，土質試験結果などの地盤情報が登録されている．K-DBS は，鹿児島平野などの地盤モ
デルの作成，あるいは「地圏シミュレータ」などの地盤シ
ミュレーションのために利用されている．
本研究では，K-DBS に登録されている柱状図を見直して鹿児島市平野の地層区分を作成すると共に，より実用性に富んだ三次元地盤モデルを推定した．更に，この三次元地盤モデル情報を管理するために「250m メッシュ地盤情報データベース(以下，250M-DBS と言う)」を開発した．
250M-DBS に登録されている地盤情報には，柱状図情報に含まれる個人情報が存在しないため，一般に広く公開できる，という特徴がある．また，地層名などが標準化されていることから，一般市民などにとって解釈が難しい柱状図よりも利用し易いのではないだろうか．

2.250mメッシュ地盤情報データベースシステム①鹿児島版地盤情報データベース②対 象 区 域 検 索
1,120 本③地質層序策定
10層④ 地質 断 面 図作 成
20断 面・88本⑤地 質 層 序DB 構築
地層境界の位置と深度情報取得⑥サーフェスモデル推定

第 1 図 対象範囲(部分)形 状 確認⑦パネルダイアグラム推定
東 西 方向33断 面

2.4 地質層序DB⑧メッシュデータ取得
88 本の柱状図に加え，20
各 断 面17箇 所
本の地質断面図に設定した合
⑨
地
層別
平
均N
値 算出
計 167 箇所の参照点から，
88本
・各10層
第 1 表に示す各地層の上端標
高を読み取って作成した DB 第 2 図 情報の登録手順である．登録情報は，サーフェスモデル推定時の入力データなどに利用する．
2.5 サーフェスモデル
更新統に属する Si 層や Km 層などのいわゆる基盤層まで到達している柱状図が少ないため，当該層のサーフェス
モデルの推定誤差が大きいと判断した．従って，第 1 表

2.1 対象範囲と登録情報の作成手順
試作対象の範囲は，鹿児島市中心部に設定した東西4km，南北 8km であって，中心部分のみ第 1 図に示す．
三次元地盤モデル情報を 250M-DBS に登録する手順の一部を第 2 図に示し，主な項目について以下に略記する．
2.2 地層区分(地質層序)
本報告における核心の一つであって，第 2 図の「③地質層序策定」に該当する．対象区
第 1 表 鹿児島平野の地質層序(対象区域限定)
域に存在する 1,120 本の柱状図，
時 代
記号
地 層 名
備
考
並びに既刊の『鹿児島市地盤図』
表土類 ｂ
表 土 層
表土，盛土，埋土などを参考にして，対象範囲に共Kt-U
甲突層上部層
沖積上部砂層（河川成）完新世
通する標準的な地質層序凡例を作
Kt-L
甲突層下部層
沖積中部層（海成）沖積層成した．結果を第 1 表に示すが，
Ar
荒 田 層
沖積中部層（河成〜浅海成） 下層に黒色ロームを伴う
紙面の都合上詳細は中田他(2019) 第Yj
与 次 郎 層沖積下部砂層（扇状地〜河川成）四を参照されたい．
Si
入戸火砕流堆積物 しらす（約29,000年前） 下層に薄い軽石層を伴う
紀2.3 地質断面図
Km
郡 元 層
厚い軽石層が特徴的な礫，砂，シルト互層
更新世
上記標準凡例に基づいて対象区
更新統 Sh
城 山 層
シルト，砂，礫（城山およびその周辺に分布，約13万年前）
域内から 88 本の柱状図を選定し，Wt
吉野火砕流堆積物 溶結凝灰岩（吉野台地およびその周辺に分布，約50万年前）
合計 20 の地質断面図を作成した．
Kr
花 倉 層
シルト，砂，礫（鹿児島市域の地下に広く分布，約60万年前)

8に示す更新統を一つの地層(Sb)と見なしてサーフェスモ
デルの推定を行った．結果の例を第 3 図に示す．
第 3 図 サーフェスモデル(更新統上面のみ，部分)

2.6 パネルダイアグラムとメッシュデータ
南北方向の間隔が 250m となるように，合計 33 本の東
西方向のパネルダイアグラム(以下，パネルと言う)を推定した．更に，各パネルについて，水平距離 250m 間隔で各地層の上端標高を数値化してパネルデータを取得した．
例を第 4 図に示す．全てのパネルデータを総合すると250m メッシュデータが得られる．この方法についての詳
細は，中田(2018)を参照されたい．

第 5 図 250M-DBS の地図検索方式(例)と費用の掛かる「浅層地盤モデルの作成作業」を省くことができるのではないかと考えている．
なお，250M-DBS には，地質層序 DB に登録されている柱状図データ(XML)から，直接各地層の地盤定数を抽出・数値処理する機能を有している．見本として，各値層別に平均 N 値を計算した結果を第 3 表に示す．

3.おわりに

第 4 図 パネルダイアグラムデータの作成例
2.7 250mメッシュ地盤情報データベース
現在の 250M-DBS では，平面直角座標の 250m メッシ
ュごとに第 2 表に示す地盤情報を登録しており，今後増やす方向で検討を進めている．

現時点の登録情報は第 2 表に示した程度
であるが，GIS 化されて公開されている統計情報などを取り込むことは十分可能である．今後は，一般ユーザの利用を想定して，登録情報の種類と内容，並びに検索と可視化方法について検討を進めたい．
更に，より多くの関連情報を扱うべく，メッシュの座標系を緯度・経度を基本とした「地域メッシュ」
への移行も検討したいと考えている．
第 3 表 地層別平均 N 値(見本)
時 代

記号

地 層 名

平均N値

本数

ｂ

表 土 層

5.7

73

Kt-U

甲突層上部層

9.3

55

Kt-L

甲突層下部層

11.5

55

Ar

荒 田 層

14.7

71

Yj

与 次 郎 層

21.8

26

Si

入戸火砕流堆積物

33.4

29

Km

郡 元 層

29.1

6

Sh

城 山 層

43.8

15

上記の計算に使用した柱状図名

Wt

吉野火砕流堆積物

56.7

3

鹿児島県が策定した土砂災害警戒区域，防災技研が策定した地すべり地形の有無。前者は急傾斜地と土石流

Kr

花 倉 層

36.4

20

第 2 表 250m メッシュ DB 登録情報
分

類

内

容

パネルダイアグラムから当該メッシュを切り出した図
三次元
各地層の上面標高データ(推定値)
地盤モデル情報
当該メッシュのパネルダイアグラム『鹿児島市地盤図』から当該メッシュの表層地形を読み取った地質名地質・地層情報 柱状図から各地層別に平均N値を計算しメッシュに付与した。複数本に対応

災害関連情報表土類

地層別平均N値を使用して独自に推定した表層の卓越周期

250M-DBS の情報検索は，原則として地図検索方式であって，例を第 5 図に示す．
三次元地盤モデル情報は，第 1 表に準拠した地質層序名で表現されているため，当該区域内では共通して扱うことができる．従って，250M-BDS に登録されている三次
元モデル情報(各地層の上面標高推定値)を使用することによって，マイクロゾーニングなどを実施する際に最も時間

完新世
沖積層
第
四
紀
更新世

更新統

文

献

中田文雄，田中義人，北村良介，酒匂一成，伊藤真一(2019)：鹿児島平野の地層区分と三次元地盤モデルの作成(その 2)，自然災害研究協議会西部地区部会
報，第 43 号，pp.29-32.，Feb.2019
中田文雄(2018)：三次元地質モデルを利用した地震動
予測の一手法，第 29 回日本情報地質学会講演会講
演要旨集，pp.5-6.，Jun.2018

第30回日本情報地質学会講演会 講演要旨集 009-010頁 2019年

Ｌａｎｄｓａｔ画像を用いたディープラーニングによる植生分類
水落 啓太*・根本 達也*・升本 眞二*

Vegetation Classification based on Deep Learning using Landsat Images
Keita MIZUOCHI*, Tatsuya NEMOTO* and Shinji MASUMOTO**大阪市立大学大学院理学研究科 Graduate School of Science, Osaka City University, 3-3-138 Sugimoto,Sumiyoshi-ku, Osaka 558-8585, Japan. E-mail: m19sc026@fa.osaka-cu.ac.jp

キーワード： Landsat，リモートセンシング，植生分類，ディープラーニング
Key words : Landsat, Remote sensing, Vegetation classification, Deep learning

1.はじめに
現在，植生分布を示した情報として，生物多様性センターが行っている調査の結果により作成された現存植生図がある．しかし，この現存植生図の作成には空中写真の判読や現地調査などの作業が必要であるため，植生図の更新には多大な時間と労力を要する（鎌形ほか，2006）．効率的に植生図を整備する手法の開発は重要な課題である．
植生図作成・更新の効率化にリモートセンシングの技術の適応が期待されており，近年ではリモートセンシングと機械学習を用いて植生図を作成する研究が進められている．
また，近年は機械学習の一種である深層学習の技術が発展してきている．深層学習はニューラルネットワークを用いることにより，従来の機械学習より高度な学習ができる．本
研究では，リモートセンシングデータと深層学習を用いて植生図を作成し，その精度を検証した．

2.2 ピクセルベースでの分類手法
ピクセルベースでは，各ピクセルの 3 月・8 月・12 月のバンド 1～5 とバンド 7 の反射率のデータ，合計 18 個のデータを使用した．学習は，18 個のユニットを持つ入力層，150 個のユニットを持つ層が 4 層ある中間層，8 つのユニットを持つ出力層で構成したディープニューラルネットワー
ク（第 1 図）と，100,000 個の学習データを用いて行った．
学習したネットワークに，全ピクセルの反射率のデータを入力してクラスの分類を行った．

2.分類方法分類は 8 個のクラス（落葉広葉樹林，常緑広葉樹林，針葉樹林，低草地，竹林，耕作地，市街地，水域）で行った．分
類結果の検証対象と学習データ作成に使用する植生データ
は，環境省生物多様性センター1/25,000 植生図のデータを用いて 8 クラスに再分類して作成した．リモートセンシン
グデータは多数のデータを容易に取得できることから
Landsat のデータを用いた．解析地域は，大阪・奈良・京都
を含む，東西 55.68km，南北 72.96km で行った．分類は画像認識に適した CNN（Convolutional Neural Network）を用いた分類とピクセルベースでの 2 つの手法で行った．
Landsat のデータは CNN での分類は植生図が作成された年代に最も近い 2000 年 8 月のデータを，ピクセルベースの分類では 2000 年の 3 月・8 月・12 月のデータを使用した．
2.1 CNN を用いた分類手法
CNN での学習は 3 チャンネルの画像データで行うため，
バンド 1～5 と 7 の反射率のデータと NDVI（正規化植生指数）をから 3 つ選び RGB に対応させて画像データを作成した．作成した画像と植生データを使用し 16×16pixel の画
像を約 4000 枚切り出し，学習データを作成した．学習デー
タを用いて CNN 分類器を作成して， 3 チャンネルの画像を入力し分類結果を反映させた植生図を出力した．

第1図

作成したディープニューラルネットワーク

3.結果
精度の検証にはκ係数（kappa statistic）を用いた．κ係
数は判定結果などの一致率を示す統計量で 1 に近いほど高い一致を示す．κ係数の判定基準には Landis and Koch
（1977）によって示されたものを使用した，0.41～0.60 で中程度の一致，0.61～0.80 で高い一致を示すとされる．
CNN を用いた分類は各バンドと NDVI の数種類の組み合わせで行った結果，バンド 2，5 と NDVI を組み合わせた
画像での分類が最もκ係数が高くなった．第 2 図（a）に再区分した植生図，第 2 図（b）に分類結果，および第 1 表に精度の検証結果を示す．κ係数は 0.66 となり高い一致となった．
第 2 図（c）に再区分した植生図，第 2 図（d）にピクセル
ベースでの分類結果，および第 2 表に精度の検証結果を示す．κ係数は 0.70 となり高い一致を示し，CNN での分類よりも高い精度での分類結果を得られた．

10

(a)

(b)

(c)

(d)

第 2 図 植生区分と分類結果（a）CNN 用に再区分した植生図，(b) CNN による分類結果，(c) ピクセルベース用に再分類した植生図，(d)ピクセルベースでの分類結果.
第1表

CNN による分類の精度検証結果
分類結果

落葉広葉 常緑広針葉樹林 低草地
樹林
葉樹林
落葉広葉樹林 122,381
9
227,588
315

植生
区分

竹林

耕作地

市街地

水域

合計

4,224

75,5691,462

9431,557

7,172

0

16

2,830

61

0

10,62759,152

27 1,182,961

667

1,234

107,6713,314

35 1,355,061

低草地

3,614

0

8,439

9,660

395

49,680

5,043

292

竹林

7,141

0

9,836

7

1,514

31,809377

050,684

耕作地

20,007

0

39,915

688

3,630

521,746

39,881

196

626,063

市街地

469

0

6,860

24

65

水域

0

0

3,465

0

0

常緑広葉樹林

548

針葉樹林

0

213,312

合計

354,150 1,403,016
5,597

5,567

36 1,486,236 11,361 11,078 1,149,052 1,458,721
一致率 75.24%

第2表

77,123

12,191 1,776,775
105,491

120,120

118,214 4,448,010
κ係数 0.66

ピクセルベースでの分類の精度検証結果
分類結果

落葉広葉 常緑広針葉樹林 低草地 竹林
樹林
葉樹林
落葉広葉樹林 289,001
115
186,625 1,019 11,755

植生
区分

常緑広葉樹林

5,743

852

13,646

針葉樹林

133,011324

993,717

耕作地

市街地

水域

合計

39,80913,8601,731

543,915

1,417

1,118

2,492

255

25,6542,423 11,812

34,265

16,763

1,149 1,193,464

332

36,89015,023

1,989

95,91060 43,029

12,354

8,606

376

104,358

106,7423,236

687,186

131

低草地

3,676

4

4,530 33,466

竹林

18,217

27

21,689

耕作地

36,453

6

28,726

1,380

7,562

503,081

市街地

13,294146

15,442

1,272

4,514

123,155 1,490,420

12,497 1,660,740

69

2,314

149

379

10,848151,913

水域
合計

1,879
501,274

1,543 1,266,689 39,900 80,800

24,532

761,520 1,678,438
一致率 77.84%

4.おわりにピクセルベースでの分類はκ係数が 0.70 と高い精度で分類することができた．しかし，落葉広葉樹林，常緑広葉樹林，針葉樹林ではそれぞれ間違って分類していることが多かった．本研究での解析範囲では常緑広葉樹林が占める場所は1％未満であったため，今後，分類精度の向上方法を検討していきたい．

文献
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Landis, J. R. and Koch, G. G. (1977) The Measurement ofObserver Agreement for Categorical Data. Biometrics,

192,083

173,146 4,503,310
κ係数 0.70

vol.33, no.1, pp.159-174.
松林健一・根本 淳・百瀬 浩・藤原宣夫・日置佳之（2002）
高解像度衛星データを用いた植生図化手法の開発と図化
精度評価．日本緑化工学会誌，vol.28，no.1，pp.127-131.
望 月 翔 太 ・ 村 上 拓 彦 （ 2016 ） 機 械 学 習 法 を 用 い た
SPOT5/HRG データの土地被覆分類とその精度比較．統
計数理，vol.64，no.1，pp.93-103.
中川恭平・村上拓彦（2012）オブジェクトベース画像分類による森林タイプ分類における分類手法ならびに特徴量選択に関する検討．新潟大学農学部研究報告，vol.65，no.1，
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岡谷貴之（2015）機械学習．講談社，165p.
杉田幹夫（2018）Landsat 地表面反射率データを用いた富士山周辺域の土地被覆分類における地形補正の影響．富士山研究，vol.12，pp.17-24.

第30回日本情報地質学会講演会 講演要旨集 011-012頁 2019年

ハイパースペクトル衛星画像による植生域での熱水変質帯の抽出精度向上
権守 宏明 *・久保 大樹 *・小池 克明 *Improvement of Detection accuracy of Hydrothermal alteration zones in
Vegetation areas using Hyperspectral satellite imagery
Hiroaki Gonnokami *, Taiki Kubo* and Katsuaki Koike **京都大学大学院工学研究科都市社会工学専攻 Department of Urban Management,
Graduate School of Engineering, Kyoto University, Katsura C1-2, Kyoto 615-8540, Japan.
E-mail: gonnokami.hiroaki.65w@st.kyoto-u.ac.jp

キーワード：リモートセンシング，ハイパースペクトル衛星画像，アンミキシング，
地熱兆候地，Wayang Windu
Key words: Remote sensing, Hyperspectral satellite imagery, Unmixing,
Geothermal manifestations, Wayang Windu

１．はじめに温泉や噴気などの地熱兆候が確認される地熱資源有望地においては，深度 2，3 km までに位置する地熱貯留層から上昇する熱水や蒸気によって岩石の変質が生じるため，衛星リモートセンシングによる熱水変質鉱物の分布推定が有効となる．しかしながら，光学センサによる広域調査では，植生に覆われた地表物質の反射スペクトルを観測することが困難となる．また，植生の少ない領域においても，解析に用いる衛星画像の一画素中に，複数の地表物質の情報が混在するため，目的とする変質鉱物の情報を取り出すための，Spectral unmixing 手法が必要となる．波長分解能が高く，より多くの情報を取り扱うことができるハイパースペクトルデータの利用は，この観点においても有効であると考えられる．
そこで本研究では，明瞭な地熱兆候地が確認されており，大規模な地熱発電所が稼働しているインドネシア西ジャワ州の Wayang Windu 地区を対象として，唯一のハイパースペクトルセンサ衛星画像である Hyperion デー
タによる解析を行った．特に植生が厚い地域での熱水変質帯の抽出精度を向上させることを目的に，スペクトル
分離法を適用した．地熱兆候地抽出の際には，変質鉱物の分光反射特性を利用し，ハイパースペクトルデータに有効な手法である Linear Spectral Unmixing（LSU），および SAM（Spectral Angle Mapper）という画像処理法を適用した．

第 1 図 LSU による端成分鉱物の重み係数分布．重み係数の対象と設定した端成分は(a)噴気帯で採取した変質鉱物の現地サンプル：
端成分は現地の植生と変質鉱物の 2 種類，(b)kaolinite：端成分は aspen（植生）と kaolinite の 2 種類，(c)kaolinite：
端成分は aspen，alunite，calcite，illite，kaolinite，andesite，sulfur，bare soil（土壌を示すピクセルのスペクトル）の 8 種類，
および(d)alunite：端成分は aspen，alunite，calcite，illite，kaolinite，andesite，sulfur，bare soil の 8 種類．

12２．LSU による熱水変質帯の抽出結果
解析データとして，対象領域において雲量が最も少な
い2012年6月25日撮影のHyperion衛星画像を用い，前処理を施して信頼性の高い157バンドを地表面反射率へ変換
した後，LSUを適用した．LSUとは，画像の各画素における反射率が，その画素内に存在する物質の反射率の線形結合であると仮定し，各画素に含まれる各物質の存在量の値を重み係数として求める方法である．一般に，観測
スペクトルρj（i：バンド番号）は，複数の端成分iの反射スペクトルρijを用いて次式で表される（島田，2007）．
𝜌j = ∑(𝑥𝑖 ∙ 𝜌𝑖𝑗 ) + 𝑅𝑗𝑖

第 2 図 LSU による熱水変質帯の抽出地点（重み係数のここで，xiは各端成分の重み係数，Rjは残差である．LSU
は物質間での相互作用がないと仮定しており，複数の物
質の散乱が重なり非線形的になる場合を考慮した手法よりは不正確となるが，多くの環境において良好な結果が得られると報告されている（Boardman et al., 1994）．
LSUにより求めた4種類の重み係数の分布を第1図に示す．教師データには，USGSのスペクトルライブラリに加え，分光放射計（ASD FieldSpec 4）で測定した現地土壌
サンプルの反射スペクトルを用いた．第1図に示す測定結果から，現地試料とスペクトルライブラリの重み係数の分布は類似しており，本解析の教師データとしてスペク
トルライブラリを用いることの妥当性が示された．また，
アンミキシングに用いる端成分を増やすと，重み係数の大きい領域の分 布は局所的になった．さら に， Wayang
Windu地 区にお ける 熱水 変質 帯の 抽出 には kaoliniteの 重み係数に注目すべきことがわかる．第2図で，端成分数8で の kaoliniteの 重 み 係 数 上 位 0.5％ に 着 色 し た 箇 所 と ，Wayang Windu地区の地質分布図（Saepuloha et al., 2018）を比較する．左図の緑点は地熱兆候地を示すが，重み上位部と数ヶ所が対応していることがわかる．また，対象
領域北部の抽出地点は赤い線で囲まれた領域，すなわち火山性陥没地形であるカルデラに対応し，変質鉱物が分布している可能性は高い領域である．東部の抽出地点は断層の交点付近に位置しており，地熱流体の噴出によって変質鉱物が生成されていることが考えられる．よって，
LSUによる推定結果には，一定の信頼性があると言える．

３．SAM による熱水変質帯の抽出結果
前処理を終えたHyperionデータに対し，観測スペクト
ルと教師データとの類似度を測るSAMの適用を試みた．
SAMは2つのスペクトルをバンド数に等しい次元を持つ空間内のベクトルとして扱い，類似度としてスペクトル角を算出する．Hyperionデータとkaoliniteのスペクトル角の 下 位 0.5％ の 画 素 に 着 色 し た 箇 所 と ， Saepuloha et al.
(2018)によ るリニアメント密度分 布図を第 3図で比較する．左図の赤点は既知の地熱兆候地，白線は断層，背景はリニアメント密度を示す．SAMによる熱水変質帯の抽出地点はLSUの結果と比較して広範囲に分布しているが，その多くは既知の地熱兆候地や断層付近，リニアメント
密集地に対応する．よって，変質鉱物分布域を妥当に抽出できたと言える．

上位 0.5％部分）（右）と地質分布図（左）の比較

第 3 図 SAM による熱水変質帯の抽出地点（スペクトル角の下位
0.5％部分）（右）とリニアメント密度（左）の比較

４．まとめ
地熱地域におけるハイパースペクトル画像を用いた変質鉱物抽出精度の向上を目的に，2 つの Spectral unmixing
手法を適用した．抽出された熱水変質帯の抽出地点の多くは，既知の地熱兆候地や地形の急変部と対応し，地熱資源探査の広域概査におけるハイパースペクトルセンサ
画像解析の有効性が示された．今後の課題としては，他の既知の地熱兆候地を抽出するために，スペクトル分離において端成分を適切に設定すること，および Wayang
Windu 地区以外の地熱サイトも対象とし，本手法の有効性を確かめることなどがあげられる．
文

献

Boardman J. W. and Kruse, F. A. (1994) Automated spectral analysis:
A geologic example using AVIRIS data, north Grapevine
Mountains, Nevada: in Proceedings, Tenth Thematic Conference on
Geologic Remote Sensing, Environmental Research Institute ofMichigan, Ann Arbor, MI, pp. I-407 - I-418.
Saepuloh, A., Haeruddin, H., Heriawan, M.N., Kubo, T., Koike, K.
and Malik, D. (2018) Application of lineament density extracted
from dual orbit of synthetic aperture radar (SAR) images todetecting ﬂuids paths in the Wayang Windu geothermal ﬁeld (WestJava, Indonesia), Geothermics, vol. 72, pp. 145-155.
島田沢彦 (2007) リモートセンシングによる解析 , 自然環境解
析のためのリモートセンシング・GISハンドブック. 古今書院,
pp. 8-27.

第30回日本情報地質学会講演会 講演要旨集 013-014頁 2019年

Satellite remote sensing for estimating water content and organic matter
distributions in estuary sediments
Vu Thi Thu Thuy*, Nguyen Thi Thu Ha**, Nguyen Thuy Linh** and Katsuaki Koike***Graduate School of Engineering, Kyoto University, Katsura C1–2–215, Kyoto 615–8540, Japan.

E–mail: koike.katsuaki.5x@kyoto–u.ac.jp (K. Koike)**Department of Geology, VNU University of Science, Hanoi, Vietnam.

Key words: Remote sensing, Water content, Organic matter, Estuary sediment

1. Introduction
Tidal flat, the submerged and exposed daily coastal
wetland, is a deposition field of sedimentary materials bytides or rivers. It also has an important role for trappingand filtering sediments and suspended contaminantsfrom discharged river water. Recently, several studies
have addressed a significant relationship between thereflectance of electromagnetic waves and tidal flats’sediment properties such as sediment organic matter(Kaplan and Milliken, 2014) and water content (Lobell
and Asner, 2002; Small et al., 2009; Ngoc et al., 2013).
Additionally, the use of satellite imagery and different
classification techniques have demonstrated effectively to
map the distribution of water content of sediments(Rainey et al., 2000). Therefore, satellite remote sensing
is a promising method for monitoring the changes ofsediment properties and coastal geo-environments.

2. Materials and methods
The Van Uc estuary belonging to the Thai Binh river issituated in the northern part of the Red River Delta
coastal zone in the north of Vietnam. As the discharged
area of the Thai Binh river system, this area has complex
environment components with mangrove and intertidal
eco-systems (Fig. 1).
Total 20 sediment samples were taken from the tidal
flat of Van Uc estuary on 17 December 2017 by spoon andpreserved in plastic bags under cool condition after
measuring their reflectance spectra by the field
spectrometers RS3. In a laboratory, all samples were
measured continually for their reflectances under dry andwet conditions.
All samples were dried at 105oC for 24h in an electricoven to detect the water content as follow:𝑤=

𝑚1 − 𝑚0× 100
𝑚0 − 𝑚 𝑐

where w is water content of sample (%), mc is the weightof cup containing sample (g), 𝑚1 is the weight of wet
sediment with cup (g), and 𝑚0 is the weight of dry sample
with cup (g).

Figure 1. Land covers in the Van Uc estuary in which mudflat
area is colored yellow.

Total samples were also divided into several parts foradding water to take more samples at different situations
from dry to saturation. Then, they were dried at 5500C for
5h in an electric oven to measure the organic matter fromthe next equation:
𝑚1 − 𝑚2𝑜𝑚 =× 100
𝑚1 − 𝑚𝑐
where om is organic matter of sample (%), mc is theweight of cup containing sample (g), 𝑚1 is the weight ofdry sediment with cup before dry at 5500C (g), and 𝑚2 is
the weight of dry sample with cup after dry at 5500C (g).
Sentinel 2A (S2A), one of the Earth observation satellites
has a multi-spectral imager including 13 spectral bands
spanning from the visible blue to shortwave infrared (SWIR)
region. The S2A image used in this study was acquired at
17:46 GMT on 25 September 2016 at the UTM zone 48Nwith 10, 20, and 60 m resolutions. The S2A Toolbox in the
Sentinel Application Platform ver. 5.0 on Windows 10
was used to resample the image at the 10 m resolution.
Then, a traditional empirical line method was applied as
an atmospheric correction of the S2A scene. Finally, the14distribution map of sediment properties was generated by
the density slicing tool of ENVI 5.3 and ArcGIS 10.5.

3. Results and discussion
The measured water contents of all samples were
distributed widely from dry condition (0 %) to saturated
condition (54.7 %). The organic matter contents were also
ranged from 2.91 % to 7.67 %. The measured reflectancespectra of all the sediment samples at different watercontents were in the range from visible to SWIR region.
Obviously, the reflectance spectra of dry samples arehigher than the wet samples, and the reflectance spectraof samples at dry condition have the same trend in thatthey increase with the wavelength.

where WC is the water content of the surface sediment of
tidal flats (%).
The organic matter had weak correlated with thesimulated S2A single band reflectance, because their Rs
were from 0.1 to 0.4. On the contrary, the organic matterswere well correlated with the in-situ S2A band ratios withhigher R. The maximum R was specified for the
relationship between the organic matter and the ratio of
the band in NIR (B7) versus the band in visible deep blue(B1) with R = 0.9. Accordingly, the most suitable equation
to estimate the organic matter from the ratio of S2A band
7 versus band 1 is expressed as:

OM (%) = 0.0134 e 1.0045(B7/B1)(2)

where OM is the organic matter in the tidal flat sediment (%).
Applying Equations (1) and (2) to the S2A image sceneacquired on 25th June 2018, distributions of water content
and organic matter in the surface sediments in the study
area were mapped (Fig. 2). The water contents are
distributed from 0 to 50.1 % and have the trend with thehighest value near the shoreline Tien Lang, while thelowest value was located in the north tidal flat and somesmall areas in the middle estuary. The organic matters areranged from 2% to 8.2% with the highest along the inlandand decreasing toward the off-shore.

4. Conclusion

A strong correlation was clarified between the in-situ
reflectance spectra data and the sediment features of thesurface sediment samples in the Van Uc estuary. The
result confirmed the strong effect of the water content andorganic matter on the reflectance spectra and the potentialof Sentinel 2A band ratio to estimate the distribution ofthem in the surface sediments in tidal flat of the estuary.

References
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reflectance. Soil Science Society of America Journal,
66(3), pp.722-727.
Kaplan H. H., Milliken R. E., Knoll A. H. (2014) Detectionof organic matter in sediments with near-infrared
reflectance spectroscopy. Effects of Mineralogy, Albedo
Figure 2. Distribution map of organic matter estimated from
Sentinel 2A acquired on 25th September 2016.

There was a small correlation between the watercontent and the simulated S2A single band reflectance inthe total wavelength range with R (correlation coefficient)smaller than 0.5. On the other hand, most band ratios ofthe simulated S2A had strong correlation with the watercontent. The highest R was for the relationship of watercontent with the band ratio of NIR (band 8a, B8a) andSWI (band 11, B11) with R = 0.84. Therefore, it can be
estimated water content from the ratio of S2A band 8a
versus band 11 by the next equation:

WC (%) = [ln (B8a/B11) - ln0.9135)]/0.0143(1)

and Hydration. Eighth International Conference on
Mars.

Ngoc, N.T., Koike, K., Tue, N.T. (2013) Correlating mass
physical properties with ALOS reflectance spectra forintertidal sediments from the Ba Lat Estuary (northern
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Rainey, M.P., Tyler, A.N., Bryant, R.G., Gilvear, D.J.
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Small, C., Steckler, M., Seeber, L., Akhter, S.H., Goodbred,
Jr.H., Mia, B., Imam, B. (2009) Spectroscopy of
sediments in the Ganges-Brahmaputra delta: Spectral
effects of moisture, grain size and lithology. Remote
Sensing of Environment, 113, pp.342-361.

第30回日本情報地質学会講演会 講演要旨集 015-016頁 2019年

リモートセンシング技術を応用した実験的な鉱物同定手法の開発
久保 大樹*・小池 克明*

Development of mineral identification method at lab scaleby an application of remote sensing technique
Taiki Kubo* and Katsuaki Koike** 京都大学大学院工学研究科都市社会工学専攻 Department of Urban Management,
Graduate School of Engineering, Kyoto University, Katsura C1-2-215, Kyoto 615-8540, Japan.
E-mail: kubo.taiki.3n@kyoto-u.ac.jp (Kubo)

キーワード：リモートセンシング，分光放射計，粘土鉱物，反射スペクトル，スペクトル分解
Key words: Remote sensing, Spectroradiometer, Clay mineral, Reflection spectrum, Spectral unmixing

１．はじめに３．合成スペクトル分解の実験的検証

土壌や岩石に含まれる鉱物の種類や量比を迅速かつ簡便に判別することは，土木工学や資源探査など様々な分野において必要とされる技術であり，非破壊・非接触な手法であればさらにその需要は拡大する．衛星リモートセンシング
において広く用いられる鉱物指数など，物質の分光反射特性を利用した解析は，前述の条件に適した手法であると言える．各種鉱物は形状や構成元素によって固有の反射スペ
クトルを有しており，それらの違いによって種類や量比の判別を行うことができる．近年，センサ類の著しい小型・高性能化に伴って，ハンディタイプの分光放射計や赤外域まで撮影可能なカメラの開発が進み，ラボスケールで運用可
能なサイズと価格の製品が次々と登場している．本研究では，このような測定装置類を用いた，いわば『ラボスケール
での衛星リモートセンシング解析』によって，迅速・簡便かつ非破壊・非接触な鉱物同定システムの開発を目指した．しかしながら，衛星リモートセンシング解析の対象は主に広域における概査であり，それ単体での解析精度はさほど高いものではない．そのため，ラボスケールで必要とされる測定精度を得るためには，種々の条件での試料の測定と検証が必要となる．本発表では，前述の目的のため，主にハンディタイプの分光放射計を用いて様々な状態の岩石や土壌試料の反射スペクトルの変化を測定し，それに基づく試験的な定量手法について議論する．

リモートセンシング解析に用いられる衛星画像は，1 ピク
セル内に異なる波長に対する地表物質の反射率が格納された多次元データである．ピクセル内に複数の物質が存在す
る場合，観測値は各物質の分光反射特性の組み合わさった
合成スペクトルとなり，このようなピクセルは mixel（ミクセル）と呼ばれる（長澤ほか, 2007）．合成スペクトルの分解を行い，mixel 内に含まれる物質の種類や割合を求める
Spectral unmixing は衛星画像を用いた主要な解析のひとつである．
この概念がラボスケールでの実測値に対しても適用でき
ることを確かめるため，FieldSpec を用いた実験を行った．
実験では，粉末状の精製ベントナイトと珪砂，および両者の混合試料を作成し，それぞれの反射スペクトル（𝝆𝝆clay ，𝝆𝝆sil ，𝝆𝝆mix ）を計測した．混合試料は重量比に基づいて混合率を段階的に変化させている．計測結果から，𝝆𝝆mix は珪砂の混合率が大きくなるにつれて𝝆𝝆clay から 𝝆𝝆sil に類似した形状に近づいていることがわかった（第 1 図）
．最も単純な Spectral
unmixing 手法である線形分離の概念が適用できるとすれば，各反射スペクトルの関係は次式によって表せる．

２．測定装置の概要
測定には Malvern Panalytical（旧 ASD Inc.）の ASD FieldSpec（以下 FieldSpec）を用いた．FieldSpec は 350 nm から 2500
nm までの連続分光計測が可能な可搬型の可視・近赤外分光
放射計である．ASTER や Landsat といった光学センサを搭載した人工衛星によって取得された地表の反射スペクトルと，実際の計測対象物のスペクトルの対応を検証する目的（Ground truth）で，野外や室内での測定に広く用いられている．光源は FieldSpec 付属，あるいは市販のハロゲンラン
プを使用し，測定前に白色板を使ったホワイトバランスの校正を行った．また，測定時にはセンサプローブを固定台に設置し，測定対象物との距離が変化しないように注意を払った．

𝝆𝝆mix = 𝑥𝑥1 𝝆𝝆clay + 𝑥𝑥2 𝝆𝝆sil(1)

𝑓𝑓 = 𝑥𝑥1 �𝝆𝝆clay − 𝝆𝝆sil � − 𝝆𝝆cal(2)

ここで x1，x2 はそれぞれの物質の存在率に比例する重み係数であり，𝑥𝑥1 + 𝑥𝑥2 = 1 となる．これに従い，𝝆𝝆clay と 𝝆𝝆sil にそれぞれの混合率を重み係数として乗じて足し合わせた計
算スペクトル(𝝆𝝆cal )と，珪砂混合率 50%と 70%の実測スペク
トル（𝝆𝝆mix ）を比較した結果を第 2 図に表す．いずれの場合も両者のスペクトル形状はよく類似しており，𝝆𝝆mix は二つの反射スペクトルの線形結合による合成スペクトルであると言える．
以上の結果を踏まえ，各混合試料の重み係数を𝝆𝝆clay と𝝆𝝆silから算出することを試みる．式(1)および重み係数の制約か
ら，計算上の合成スペクトルと実測スペクトルの差分 f は式(2)で表すことができる．

16

第 1 図 粉末状のベントナイト，珪砂，および混合率を段階的に変化させた試料の実測反射スペクトル．

第 3 図 最急降下法を用いて求めた各混合試料中のベントナイトの推定混合率と実混合率の比較．緑の破線は残差の二乗平方
根 E の変化を表す．

この差分の二乗平方根 E を最小化する変数𝑥𝑥1 を勾配法の一種である最急降下法によって求める．今回はリモートセン
シング解析で使用される既存の計算プログラムを流用するため，実測スペクトルから ASTER の VNIR・SWIR センサに対応する 9 つの波長帯（小池・古宇田, 2016）を用いた．
求めた x1 の値を推定混合率として，結果を第 3 図に表す．
混合率 10%の場合を除き，全体に E の値は小さく，適切に重み係数の推定ができていることが確かめられる．推定混
合率と実混合率は特に混合率 40%までよく対応しており，全体の相関係数は 0.96 である．混合率 50%以降では過小評価となっているが，実測スペクトルには室内の湿度や温度変化，試料とセンサのわずかな距離の変化など諸種の観測誤差が含まれており，これらを補正することができればより精度の高い量比の推定を行うことができると考えられる．

４．まとめ
本研究では衛星リモートセンシング解析のノウハウを応用し，ラボスケールで利用できる迅速かつ簡便な鉱物同定手法を開発するために，混合試料を用いた実験的検討を行った．これによって，混合試料の反射スペクトルは混合された物質の反射スペクトルの合成であることが確かめられた．
この事実に基づき Spectral unmixing 手法を適用して，ベント
ナイトの推定混合率を求めた結果，相関係数 0.96 と高い推定精度を得ることができた．
しかしながら，鉱物の判別や量比の推定を行うためには，対象とする鉱物の純粋な反射スペクトル情報が必要となる．
また，実際の土壌や岩石はより多くの物質が混合した状態であり，さらには含水率や粒径など複雑な条件の違いがある．実用的な鉱物同定システムへ発展させるためには，鉱物
反射スペクトルのライブラリ情報の蓄積と，さらなる検証作業が必要とされる．

文 献

第 2 図 線形結合によって求めた計算スペクトルと実測スペクト
ルの比較．上図が珪砂混合率 50 %，下図が珪砂混合率 70 %．

長澤良太・原慶太郎・金子正美 (2007) 自然環境解析のためのリモートセンシング・GIS ハンドブック, 古今書院, 256p.
小池克明・古宇田亮一 (2016) 金属鉱物・地熱資源探査へのリモートセンシング応用技術とその最近の動向. Journalof MMIJ, vol.132, no.6, pp. 96-113.

第30回日本情報地質学会講演会 講演要旨集 017-018頁 2019年

複数の室内計測情報の統合による岩石の電気的性質の物理モデル化
大田優介*・後藤忠徳**・林為人*・多田井修***・笠谷貴史****・町山栄章****Rock physics modeling for electrical properties by integration of multiple
information of laboratory measurements
Yusuke Ohta*, Tada-nori Goto**, Weiren Lin*, Osamu Tadai***,Takafumi Kasaya**** and Hideaki Machiyama***** 京都大学大学院工学研究科都市社会工学専攻 Department of Urban Management,
Graduate School of Engineering, Kyoto University, Katsura C1-2-225, Kyoto 615-8540, Japan.
E-mail: ohta.yusuke.58z@kyoto-u.ac.jp (Ohta)**兵庫県立大学大学院生命理学研究科 Graduate School of Life Science, University of Hyogo***マリンワークジャパン Marine Works Japan Ltd.
****海洋研究開発機構 Japan Agency for Marine-earth Science and Technology

キーワード：岩石物理モデル，電気伝導度
Key words : Rock physics model; electrical conductivity

１．はじめに岩石の電気伝導度（比抵抗の逆数）は，含有鉱物により大きく変化しており、そのモデル化が進められてきた。従来、間隙率や間隙水の電気伝導度，粘土鉱物の含有量と電気伝導度の関係は，岩石物理モデル（物性を他の物性や形状パラメータで表した物理式）で記述されてきた（例えば，Katsube& Hume, 1983）。さらに大田ほか（2018）では、海底下塊状硫化物鉱床の岩石物理モデルが提案されている。大田(2018)では鉱床胚胎が期待される海底熱水活動域（中部沖縄トラフ）において硫化鉱物を含む岩石試料を採取し，その間隙水を交換しながら周波数 1kHz の交流電流に対する岩石
試料の複素電気伝導度の絶対値を測定することにより，間隙水の電気伝導度変化に伴う岩石の電気伝導度の変化を式(1)のようにモデル化した．

𝐹2 𝐹3
𝐹1 −1
𝜎𝑅 = (+ ) + 𝐶𝑠
𝐹3 𝜎𝑤 + 𝐹2 𝐶𝑒 𝜎𝑤

分を持つものであり，式(1)のような実成分モデルで解釈する際には虚部や周波数応対についての情報が損失してしまう．この問題を解決するためには，岩石物理モデルを周波数領域に拡張し，岩石の複素電導度を扱えるようにすることが必要である．
そこで本研究では，岩石サンプルの複素電気伝導度の周波数特性を再現することを目指し，岩石サンプルに対する物性測定を行うと共に，モデルの構築を行い，モデルの整合性について検証した．

２．対象海域と岩石サンプルの概要
本研究の調査海域は中部沖縄トラフである．この海域では複数の熱水活動が観察されており，実際に塊状硫化物の形成が確認されている．

(1)

この岩石物理モデルでは岩石は間隙率（式中の形状定数 𝐹1～𝐹2 に含まれる），間隙水の電気伝導度𝜎𝑤 ，表面電気伝導
𝐶𝑠 などの関数として表されているほか，硫化鉱物の体積含有率と強い相関性のあるパラメータ 𝐶𝑒 が定義されているのが特徴であり，実際に硫化鉱物という物質情報と物性情報の結び付けに成功している．
調査地域の地質を鑑み，適切な岩石物理モデルを構築す
れば，物理探査によって得られる地下の物性情報を他の物
性や地下構造の情報に変換することが可能である（鈴木,2015）．従って、岩石物理モデルの高度化は地下構造解釈の高度化に寄与しうる。しかし、大田ほか(2018)では、電気伝導度の実成分のみを考慮したものであり，電流の周波数応対については記述していない．硫化鉱物は充電特性を持ち，高周波数の電流に対しては高導電率を発揮する一方で，低周波数の電流に対しては低導電率を示すことが知られている．したがって本来，このような岩石の電気伝導度は複素成

第1図

調査海域および日本列島近海の熱水活動域の位置関係
出展：海洋研究開発機構

海洋研究開発機構の調査航海 KM18-08C において，無人調18査船を用いて海底表面の塊状硫化物を含む岩石試料を 19 個採取し，径 40mm，
長さ 40mm のコア状試料へと加工した．
（コアサンプルと呼称）

Cole-Cole パラメータ，充電項の重み係数である（ただし，∑𝑁𝑖=1 𝑘𝑖 = 1）．このモデルの等価回路図を第 3 図.に示す．

３．複素電気伝導度の室内計測について
本研究では間隙水の変化に伴ってどのように岩石全体の電気伝導度が変化するかを可視化するために，岩石の間隙
水を電気伝導度が既知の NaCl 溶液で置換することによって，ある間隙水の電気伝導度での岩石の複素電気伝導度を測定した．0.1Hz – 100 kHz の周波数レンジを 51 段階に離散化し，四極法の交流インピーダンス法による定電位計測（電位設定はサンプル依存で約 20 mV – 100 mV）を行い，得られた複素インピーダンスをサンプルの形状に基づいて
複素電気伝導度に変換した．なお，間隙水として導入した
NaCl 溶液の電気伝導度は約 0.03 S/m から約 10 S/m のレ
ンジを 5～7 の段階に分けたものである．

４．測定結果
ここでは，岩石の複素電気伝導度の一例を第 2 図に示す．
なお，複素電気伝導度は複素数のため実数成分および虚数成分を持つが，ここではそのうち虚数成分のみを示す．

第 3 図 モデルの等価回路図．

このモデルでは，第 2 図で示された複数のピークの特徴を再現するため，複数種のキャパシタンスを導入した．キャパ
シタンスが完全に充電されて不導体となった場合（式(2)の ω → 0 の極限）でも，間隙水𝜎𝑤 が電流を流すことができること（図 3.の破線部分）が特徴である．
このモデルによって岩石サンプルの電気伝導度を再現した結果を第 4 図に示す．誤差は数％から 20％程度と，精度よく再現することができた．

第4図
第 2 図 測定された複素電気伝導度．縦軸は岩石サンプルの複素電気伝導度の虚数成分，横軸は周波数．凡例は間隙水の電気伝導度を示す．1 サンプルにおける測定結果．

岩石サンプルの複素電気伝導度の虚数成分が，間隙水の電気伝導度の変化に伴って変化する特徴がみられる．また，周波数の変化に対し，𝜎𝑤 が小さい 2 つのサンプルでは複数のピークを持つ特徴がみられる．このような特徴は，岩石内に異なる充電性質を持つ複数の硫化鉱物が存在することを示唆している．

５．物理モデル本研究が構築した複素電気伝導度モデルは以下式(2)の通りである．式(1)の𝐶𝑒 を，複素成分を持つキャパシタンス

へと拡張してある他，形状定数に変更を加えた．
𝜎𝑅∗ =𝑁[∑ {𝑘𝑖𝑖=1𝑥
1} + (1 − 𝑥) 𝑚 ]𝜙 𝑚 𝜎𝑤 + 𝑥(𝑗𝜔𝜀𝑖 )𝑐𝑖
𝜙 𝜎𝑤

−1

+ 𝜎𝑐

(3)

ここで，𝜎𝑅∗ [S/m]は岩石の複素電気伝導度，𝜙は間隙率，𝑚は Archie の式の膠結係数，𝜎𝑐 [S/m]は岩石粒子の表面を流れる過剰表面電気伝導を表す項である．このモデルはN個の充電項を持ち，𝜀𝑖 ，𝑐𝑖 ，𝑘𝑖 はそれぞれ𝑖番目のキャパシタンス，

モデルによる複素電気伝導度の再現結果．横軸は実測された|𝜎𝑅∗ |であり，縦軸はモデルによって計算された|𝜎𝑅∗ |．

５．まとめ
本研究では岩石試料の室内計測によって間隙水の電気伝導度，角周波数，岩石の複素電気伝導度の間の相関関係を調査した．また，その結果を元に構築した物理モデルを用いる
ことで，岩石の複素電気電導度を間隙水の電気伝導度や間隙率といった他の物性情報によって計算することが可能となった．今後，海底熱水活動域における物理探査の解釈技術として本研究で構築したモデルを実際に利用して，硫化鉱物の含有量などを推定することが期待される．

文献鈴木浩一 (2015) 岩石物理学に基づく物理探査データに対する複合解析技術の動向. 公益社団法人物理探査学会第133 回学術講演会講演論文集, 物理探査学会.
Katsube, T. J., and Hume, J. P. (1983) Electricalresistivities of rocks from Chalk River, Ws. Geophys.
Geosci. Res, At Chalk River, proc., 105-114.
大田優介・後藤忠徳・小池克明・柏谷公希・林為人・多田井修・笠谷貴史・金松敏也・町山栄章・町山栄章 (2018) 海
底熱水活動域で得られた岩石試料の電気伝導度特性に基づく岩石物理モデルの構築. 物理探査, 71, 43-55.

第30回日本情報地質学会講演会 講演要旨集 019-020頁 2019年

不等式標高データを活用するための曲面推定プログラムＢＳ-Ｈｏｒｉｚｏｎの改良（その１）升本 眞二*・根本 達也*・野々垣 進**・ベンカテッシュ ラガワン***

Improvement of the Surface Estimation Program BS-Horizon
for Utilization of Inequality Elevation Data (Part 1)
Shinji MASUMOTO*, Tatsuya NEMOTO*
Susumu NONOGAKI ** and Venkatesh RAGHAVAN **** 大阪市立大学大学院理学研究科 Graduate School of Science, Osaka City University, 3-3-138
Sugimoto, Sumiyoshi-ku, Osaka 558-8585, Japan. E-mail: masumoto@sci.osaka-cu.ac.jp** 国立研究開発法人産業技術総合研究所 Geological Survey of Japan, National Institute of Advanced
Industrial Science and Technology, Central 7, 1-1-1 Higashi, Tsukuba, Ibaraki 305-8567, Japan*** 大阪市立大学大学院工学研究科 Graduate School of Engineering, Osaka City University,
3-3-138 Sugimoto, Sumiyoshi-ku, Osaka 558-8585, Japan

キーワード：曲面推定, BS-Horizon, 地質境界面, 地形面, 不等式標高データ
Key words ：Surface estimation, BS-Horizon, Geologic boundary surface,
Topographic surface, Inequality elevation data

１．はじめに曲面がこの位置よりも上（あるいは下）にあることを示す
不等式標高データは，曲面の位置を示す等式標高データと同様に重要である．ボーリングデータの最下部の標高は不等式標高データであり，3 次元モデリングの際の地質境界面推定に一般的に利用されている．地形図の等高線間の不等式標高データは，地形図から地形面を推定する際の基本となる情報である．不等式標高データを活用して曲面を推定するプログラムに BS-Horizon（野々垣ほか, 2008）がある．しかし，BS-Horizon は計算やパラメータの決定に多くの時間と手間がかかるという問題がある．Nonogaki etal.（2017）は計算時間の短縮，塩野ほか（2001）や Tran et al.
（2017）はパラメータ等の関係を述べた．本研究ではこれらを発展させ，問題を解決するためのその１として，プログ
ラム改良に向けた検討結果について述べる．

２．プログラム改良のための検討
BS-Horizon は 3 次 B-スプラインにより表現した曲面を塩野ほか（2001）による拡大目的関数に適用した曲面推定プログラムである．不等式標高データを用いる場合は，最適な曲面は外点ペナルティ関数法にもとづいて決定する．
第 1 図(a)に示すようにデータの充足度 R と面の滑らかさ Jのバランスを調整するペナルティαを増加させながら反復計算を行う．推定結果の曲面も第 2 図のように変化する．
このためにαを決定する作業と反復計算のための時間がかかる．
2.1 反復計算回数の削減
反復計算の回数を減らすための工夫として，結果の変化を評価する指標 C を追加した．C は反復計算の前後の推定結果（格子データ）の差の 2 乗平均の平方根で表す．第 1 図(a)に示したように，C はデータの充足度 R と同様にαの増加に伴い減少する．R と C を用いることで出力結果を可視化せずに評価でき，必要以上の計算を止めることが可能となる．αの増加分に対応する反復計算の回数（第 1 図(b)），αの初期値（第 1 図(c)），およびスプラインの格子数であり，計算時間に直接影響する Mx（ここでは，=My：第 1 図(d)）
についても検討した．反復計算の回数は，必要以上に大きくしても R は変わらない．αの初期値は 1 ではなく 100 でも良い．Mx = 401 は Mx = 201 の約 13 倍の計算時間を要す
るが，R はほとんど変わらない．これらから，不必要な計算を行わなくても良いことがわかる．
2.2 並列化による計算時間の短縮
マルチコア CPU と OpenMP を用いてスレッド並列化が行われていた BS-Horizon をもとに，連立方程式の解法を改良した．また，GPGPU と OpenACC を用いた並列化に
より高速化を試みた．これらにより数倍程度に速度は改善
されが，大幅な計算時間の短縮はできていない．GPGPU
をより有効利用するために，連立方程式を圧縮せずに解く方法も検討したが，GPGPU と CPU 間のメモリの転送に時間がかかるために改善は見られなかった．

３．おわりに
本研究の最終目標は，不等式標高データを用いた曲面推定を自動的かつ高速に実現することである．ここで述べた
反復計算回数の削減は計算時間と直結するため，効果が期待できる．今後，多様なデータでの比較など，詳細な検討が必要である．なお，本研究は JSPS 科研費 16K00158 の助成を受けたものである．

20

(a)

(b)

(c)

(d)

第 1 図 不等式標高データを用いた曲面推定時の  と R，J 等の関係(a)Mx = 201 の際の  と R, J, Q および C の変化，(b)Mx = 201 の際の  =1.0～1.01016 間の反復計算の回数の違いによる R と J の変化，(c)Mx = 201 の際の  の初期値の違いによる R と J の変化，(d)Mx の違いによる R と J の変化．
(a)

(b)

第2図

文

(c)

(d)

曲面推定結果の表示例（Mx = My = 201，  =1.0～1.01020 間，反復計算回数 81）(a)  = 1.0，(b)  = 1.0103，(c)  = 1.01010，(d)  = 1.01020．

献

野々垣進・升本眞二・塩野清治 (2008) 3 次 B-スプラインを用 い た 地 層 境 界 面 の 推 定 . 情 報 地 質 , vol.19, no.2,
pp.61-77.
Nonogaki S., Masumoto S. and Nemoto T. (2017)
High-speed Gridding System for Geological Surfaces
using Multi-threading Technology. International
Journal of Geoinformatics, vol.13, no.1, pp.1-10.

塩 野 清 治 ・ 能 美 洋 介 ・ 升 本 眞 二 ・ 坂 本 正 徳 (2001)
Horizon2000：等式・不等式制約条件や傾斜データを活用
した地層境界面推定プログラムの改良. 情報地質, vol.12,
no.4, pp.229-249.
Tran T. A.，Masumoto S., Raghavan V., Nonogaki S.,
Yonezawa G. and Nemoto T. (2017) Evaluating
Parameters for BS-Horizon Surface Generation using
Elevation Data. Geoinformaticcs, vol.28, no.2, pp.31-50.

第30回日本情報地質学会講演会 講演要旨集 021-022頁 2019年

感度分析による海底熱水系数値シミュレーションの支配パラメータの特定
冨田 昇平 *・小池 克明 *・後藤 忠徳 **・鈴木 勝彦 ***Identifying controlling parameters on numerical simulationof seafloor hydrothermal system by sensitivity analysis
Shohei Albert Tomita *, Katsuaki Koike *, Tada-nori Goto** and Katsuhiko Suzuki ****京都大学大学院工学研究科都市社会工学専攻 Department of Urban Management,
Graduate School of Engineering, Kyoto University, Katsura C1-2, Kyoto 615-8540, Japan.
E-mail: tomita.shohei.57n@st.kyoto-u.ac.jp** 兵庫県立大学大学院生命理学研究科 Graduate school of Life science, University of Hyogo, 3-21, Koto, Kamigori-cho, Ako-gun, Hyogo 678-1297, Japan.
***海洋研究開発機構 Japan Agency for Marine-Earth Science and Technology (JAMSTEC), 2-15,
Natsushima-cho, Yokosuka-city, Kanagawa, 237-0061, Japan.

キーワード：海底熱水系，数値シミュレーション，TOUGH2，感度分析，熱流束
Key words: Seafloor hydrothermal system, Numerical simulation, TOUGH2,
Sensitivity analysis, Heat flux

１．はじめに

２．熱水流動シミュレーション

世界的な経済成長と人口増加により金属資源の需要が急増している中で，海底熱水鉱床は新たな金属資源として注目を集めている．海底熱水鉱床の開発のためには，
熱水循環システムの解明と鉱床賦存可能性の高い領域の推定の 2 つが不可欠である．熱水循環メカニズムの解明のため，これまで主に陸域において熱水流動シミュレー
ションが行われていたが，近年海域においても熱水流動シミュレーションが適用されるようになってきた (例えば Gruen et al., 2014)．熱水流動シミュレーションは海底面からの海水の浸透，流体の加熱・上昇，金属成分の溶解・沈殿という一連の熱水循環プロセスを再現できるが，海底熱水系の熱水循環システムを再現しうる地質構
造・物性値分布は未だ明らかになっていない．また，熱水流動シミュレーションでは未知パラメータについては
試行錯誤的に変動させてモデルを構築するが，熱水流動形態に大きな影響を及ぼす支配的なパラメータも明らかになっていない．
そこで本研究では，これらの問題に対処し，局所的な亀裂や不透水層などを考慮した詳細モデル化の前段階として，シンプルな Preliminary モデルを構築し，海底熱水系の大局的な温度・圧力・熱水流動形態を推定することを目的とした．そのために，伊平屋北海丘をケースス
タディに選び，熱水流動シミュレーションと感度分析を実施した．本研究の最終目標は，推定した温度分布と熱水流動形態に基づき，鉱床ポテンシャルの高い領域を特定することである．

数値計算では，ダルシー則および質量・エネルギー保存則を支配方程式とする気液二相流と熱の3次元流れの解析ソフトTOUGH2を用いた．解析領域の大きさは南北
1.2km，東西4km，鉛直方向2kmとし，さらに周辺に10kmの緩衝領域を設けた．シンプルなモデルを構築するため，地質構造として以下の三つのみをモデルに組み込んだ．
第一に，高温流体の深部からの上昇流を再現するために，
Conduit ( 浸 透 率 k=10 -13 m2) を 配 置 し た ( 図 1) ． こ のConduitは伊平屋北海丘の熱水活動の中心として考えられているNBC直下に鉛直方向に設置している．第二に，高温流体の横方向の流れを可能にするため，ボーリング調査で確認されているCaprockの深度を基に，表層付近にCaprock( k=10 -16 m 2)を配置した．第三に，上記以外の解析領域の大半部分にVolcanic basementを配置しており，ボーリング調査においてVolcanic basementの中に複数枚の不透水層が確認されたことから，水平方向の浸透率 (k=10 -14 m 2)を 鉛 直 方 向 (k=10 -15m 2)に 比 べ て 1オ ー ダー大きく設定している．
初期条件は静水圧状態および表層を4℃とし，熱水地
域 を除 く本地 域の 平均温 度勾 配で ある 0.12℃ /mを 与えた．境界条件として，表面を温度・圧力一定の透水性境界とし，側面・底面は不透水性境界としている．さらに，
Conduitの底面からは340℃の熱水を流入させ，Conduitの表層からは圧力に応じて熱水が流出するように設定している．岩石の物性値は現地調査で得られた値を参考に設定し，熱水噴出量，熱水流入量，浸透率は試行錯誤的に変化させ，適宜調整した．

22

(b)

E-W
C0014

C0017

Discharge

340℃

海底面

Caprockの存在

172℃
Conduit

Mass in

0.5km

4℃

第1図 温度分布と熱水流動形態のシミュレーション結果

Heat flux matching
1000

Heat flux(W/m²)

Measured value
Calculated value

100

10

３．感度分析による支配パラメータの特定
熱水流動の支配パラメータを特定するために，感度分
析手法の一つであるOne Factor at a Time study(OFAT)を適用した．OFAT とは，一つのパラメータの値を変化させ，他のパラメータを全てベースケースの値に固定させたときに，アウトプットの値の変化を把握する手法である．ベースケースとしてPreliminaryモデルを選択し，様々なパラメータについて変化させた．その一例を第4図に示す．第4図では熱水流動の重要な指標の一つである表層の熱流束をアウトプットとして選択し，そのうち最も熱流束が高くなる熱水噴出域地点での感度分析結果を示している．感度分析の結果から，熱水流入量，熱水
噴出量，Conduitの有無およびキャップロックの浸透率が感度の高い支配的なパラメータであることがわかった．
今後はこれらを主要パラメータとして位置付け，適切な値を特定することで詳細モデルを構築する．

Discharge area

Heat flux (W/m²)
1

0
熱水流入量
熱水流入量 (kg/sm²)(kg/sm²)

0.1
0

500

1000

1500

ConduitConduit2000

Easting distance(m)

熱水噴出量
熱水噴出量(m³)(m³)

kcap (m²)
k_cap
(m²)

第 2 図 熱流束データと計算値の比較

k_volc(m²)
kvolc (m²)
k_cond(m²)
kcond (m²)

temperature(℃)
50

100

150

200

200

250

0

300

400
0.005

0.0001Off
1.00E-10

1.00E-18

1.00E-17λλ(W/mk)(W/mk)(熱流束の観測値は Masaki et al ., 2011 より引用)

0

100

3
1.00E-13
1.00E-14
1.00E-12
lower value

1.00E-15
0.5
1.00E-15

upper value

第 4 図 熱水噴出域の熱流束に対する感度分析結果．棒グラフの横depth(mbsf)

50の値は各パラメータの上限/下限入力値を表す．下付き文字の cap,
volc, cond は Caprock, Volcanic basement, Conduit を表す．

100

150

Measured value C0014
Calculated value C0014
Measured value C0017
Calculated value C0017

200

第 3 図 Site C0014 と C0017 における温度データと計算値の比較(温度の観測値は Takai et al ., 2011 より引用)

数値計算により，大局的な温度分布と熱水流動形態を推定した(第1図)．底面から流入した高温流体が熱水噴出域での流出に加えて，Caprockに沿って横方向に移動していること，および表層から流入した海水が対流していることがわかる．熱流束について観測値と比較すると，計算値は全体的な傾向をよく再現しており，流れが複雑となる Discharge area においても概ね一致している(第 2 図)．Site C0014 における温度プ
ロファイルについて，計算値は 50mbsf における高温を除き，観測値と概ね一致している(第 3 図)．一方，Site C0017 における温度プロファイルについては，計算値は全体的に 30℃程
度過大評価する傾向であった．この原因としては，
SiteC0017 の周辺には海水の涵養域として考えられている
Volcanic ridge が存在するが，Preliminary モデルでは局所的な recharge を考慮していないことが考えられる．

４．まとめ
伊平屋北海丘を例として，熱水流動シミュレーションを行い，観測された熱流束と温度を概ね満足しうる地質
構造・物性値分布を明らかにした．また，感度分析を行うことにより，熱水流動に対して熱水流入量，熱水噴出量，Conduit の有無，および Caprock の浸透率が支配的なパラメータであることがわかった．
謝辞：本研究は，総合科学技術・イノベーション会議のSIP(戦略的イノベーション創造プログラム）「 次世代海洋資源開発技術プログラム」（管理法人：JST）の一環として実施した．
文

献

Gruen, G., Weis, P., Driesner, T., Heinrich, A. C., and Cornel
E.J. de Ronde. (2014) Hydrodynamic modeling ofmagmatic–hydrothermal activity at submarine arc
volcanoes, with implications for ore formation, Earth andPlanetary Science Letters , vol.404, pp.307-318.
Masaki, Y., Kinoshita, M., Inagaki, F., Nakagawa, S., andTakai, K. (2011) Possible kilometer-scale hydrothermal
circulation within the Iheya-North ﬁeld, mid-Okinawa
Trough, as inferred from heat flow data, JAMSTEC Rep.
Res. Dev., vol.12, pp.1-12.
Takai, K., Mottl, M.J., Nielsen, S. H., and the Expedition 331
Scientists. (2011) Proceedings of the Integrated Ocean
Drilling Program , vol.331, 253p.

第30回日本情報地質学会講演会 講演要旨集 023-024頁 2019年

地中ガスラドン濃度の時空間変化に基づく地熱流体パスの特定：２つのインドネシア地熱地区でのケーススタディ
渡邉 雄平 *・久保 大樹 *・Putri Aprillia **・Andy Yahya Al Hakim **・Irwan Iskandar **小池 克明 *

Identifying geothermal fluid paths using spatio-temporal variation of radon
concentration in soil gas: Case study of two geothermal fields in Indonesia
Yuhei Watanabe *, Taiki Kubo *, Putri Aprillia **, Andy Yahya Al Hakim **,Irwan Iskandar ** and Katsuaki Koike **京都大学大学院工学研究科都市社会工学専攻 Department of Urban Management,
Graduate School of Engineering, Kyoto University, Katsura C1-2, Kyoto 615-8540, Japan.
E-mail: koike.katsuaki.5x@kyoto-u.ac.jp**バンドン工科大学 Institute of Technology Bandung, Indonesia, Jl. Ganesha 10, Bandung 40132,
Indonesia.

キーワード：地熱貯留層，ラドン濃度，時間変化パターン，Wayang Windu 地区，Patuha
地区，地熱資源探査
Key words: Geothermal reservoir, Radon concentration, Temporal change pattern,
Wayang Windu area, Patuha area, Geothermal resource exploration

１．はじめに
地熱発電には年間を通した設備利用率が高く，二酸化
炭素排出量も少ないという利点があるため，世界でも開発・利用の促進が進められている.しかし一方で，開発リスクが高く，調査のためのボーリングなど導入までのコ
ストにより発電単価が高くなってしまうという課題を抱えている．地熱開発では，地熱貯留層に連なり熱水の通路となる透水性亀裂（地熱流体パス）の位置と空間分布が重要となる．この透水性亀裂を地表での調査によって特定し，空間分布形態まで推定することができれば，大幅な開発コストの削減が期待できる．
そこで，本研究では透水性亀裂の空間分布を推定するために，地化学探査の一種であるラドン探査に着目した.
ラドンガスは火山ガス中に多く含まれており，その化学的性質から，熱水パスの抽出に有効であるとされている（Koike et al., 2014）．噴気や温泉などの地熱兆候が確認
される地熱地域において地中ガス中のラドン濃度測定を実施し，その結果から熱水パスを抽出することを目的とするとともに，地熱資源探査におけるラドン探査の有効性も明らかにする．

選んだ（第 1 図）．いずれの地区も噴気や温泉など明瞭な
地熱兆候が複数存在しており，地熱発電所が既に稼働中である．Wayang Windu 地区では平成 28 年より，Patuha
地区では平成 30 年より継続的なラドン濃度のモニタリ
ング測定を実施している．

３．地中ガスラドン濃度測定方法
ラドン濃度測定には半導体型ラドン測定器（ Durridge
社製 RAD7）を用いた．本装置はラドン核種やその娘核種が放射性崩壊する際に放出するα粒子のエネルギー量を測定し，ラドン濃度（Bq/m3）に換算する．
Wayang Windu地区では，深度2～5 m程度の計測井を計24箇所に設置し，約2年の間に各測点で3～5回の計測を実施した．測定では土壌中のガスをポンプで吸引し，5分間を1サイクルとして，4～6サイクルを繰り返す．Wayang
Windu地区における測定結果の一部は，久保ほか（2018）

２．対象地域
インドネシア西ジャワ州の州都であるバンドンの南方
約 35 km に位置する Wayang Windu 地区，およびその西方約 40 km に位置する Patuha 地区を本研究の対象地域に第1図

Wayang Windu 地区と Patuha 地区の位置

24Patuha地区におけるラドン測点と航空写真の重ね合わ第2図

せ．主要な噴気帯と発電所を併せて図示する．
第4図Type A (例：K-13)

土壌ガスラドン濃度(Bq/m3)

9000
9000

Type B (例：K-15)
60000

Patuha地区での特徴的なラドン濃度変化のパターン．

Type C (K-22)

2.5 10 代表的な例としては，断層上のPA02がType A，温泉近傍
25000
4のPA04と生産井近傍のPPL07がType Bを示した．PPL06はPatuhaにおける最大濃度を示しており，Wayang Windu地
40000
15000 区と同様に主要な地熱流体パスの存在がラドン濃度の特5000徴に現れていることが考えられる．また，Wayang Windu
2016 8月
10000
20000
2016 10月
地区にはない特徴として，PPL07でモニタリング測定開3000
2017 1月
2017 3月
5000
始前の予備調査時と比較して5～10倍ほどのラドン濃度
2017 4月
2017 5月
2017 5月
01000
0 の上昇が確認された．この期間に気候的な変化はほとん
20
30
0
10
20
20
30
0
10
0
10
どなかったため，別の要因によって地中ガスの流動状態
計測時間 (分)計測時間 (分)計測時間 (分)の変化が生じたことと想定される．その一つとして，両第3図 Wayang Winduにおけるラドン濃度の時間変化の典型的者とも生産井に近いことから，生産蒸気量の変化が影響な例．左図は急増した後に急減するパターン，右図はしている可能性が高い．
2017 2月
2017 4月
2017 5月

8000

7000
7000

4

2 10
20000

6000

1.5 104

5000

1 104

4000

3000

5000

2000

0

1000

0

2

4

6

8

10

12

14

0

2

4

6

8

10

急増し，濃度が一定に保たれるパターン．

で報告している．Patuha地区では，最大2 mの計測井を10箇所に設置し，各測点で2～3回程度の測定を実施している．いずれも5分間を1サイクルとして4～10サイクルを繰り返した．Patuha地区での測点を第2図に表す．

４．結果と考察4.1 Wayang Windu地区
全 24 測点における測定結果から，ラドン濃度の時間変化は，短時間で急増後に急減する（Type A），急増後に一定の濃度を保つ，または微増を続ける（Type B）という二つのパターンに大別できることが明らかになった（第3 図）．Type B の時間変化を示す測点は比較的ラドン濃度が高いことから，地下に地熱流体パスが存在し活発なガス流動が生じていることが考えられる．さらに同一測点でも測定時期によって濃度や時間変化の傾向に変化が見られ，これらは雨季・乾季における土壌の状態や気温変化などの影響によるものと考えられる．

５．まとめ
本研究では，地熱資源探査において重要となる地熱流
体パスの抽出に対するラドン探査の有効性を示すために，明瞭な地熱兆候が確認されるインドネシアの 2 地区において地中ガス中のラドン濃度測定を実施した．計 30 箇所以上の測定結果から，ラドン濃度の時間変化が，急増後に減少するパターンと一定に保たれるパターンの二つに大別できることが明らかとなり，後者のパターンを示す
測点は地熱流体パスの存在が示唆される．さらに，気候やその他の要因によると考えられる濃度の時期的な変化も確認された．このような濃度の変動要因を明らかにすることで，より精度の高い地熱流体パスの抽出と地熱資
源量の推定が可能になると考えられる．
文献

Koike, K., Yoshinaga, T., Asaue, H. (2014). Characterizing long-termradon concentration changes in a geothermal area for correlation
with volcanic earthquakes and reservoir temperatures: Ａ casestudy from Mt. Aso, southwestern Japan. Journal of Volcanology

4.2 Patuha地区
Patuha地区では断層の交点や生産井近傍の計10箇所でラドン濃度測定を実施した．計測井の深度が異なるため濃度の直接的な比較はできないが，第4図に表すように
Wayang Windu地区と 同じく時 間変化の パターン は二つに大別することができた．

and Geothermal Research, 275, 85-102.
久保大樹・北村将悟・イスカンダル イルワン・ヘリアワン モ
ハ メ ド・ ノト シス ウォ ヨ ス ダル ト ・小 池克 明・ 櫻井 繁樹(2018) 地中ガスラドン濃度の時間・季節変化に基づく地熱地域での蒸気スポット検出の可能性. 資源・素材学会平成 30
年度春季大会(東京) 講演要旨.

第30回日本情報地質学会講演会 講演要旨集 025-026頁 2019年

ボーリングデータを用いた簡易土質ボクセルモデリング野々垣 進*・升本 眞二**・根本 達也**・中澤 努*・中山 俊雄***

Simple Voxel Modeling of Soil Property using Borehole Data
Susumu NONOGAKI *, Shinji MASUMOTO **, Tatsuya NEMOTO **,Tsutomu NAKAZAWA **, and Toshio NAKAYAMA ***国立研究開発法人産業技術総合研究所 National Institute of Advanced Industrial Science andTechnology, Central 7, 1-1-1 Higashi, Tsukuba, Ibaraki 305-8567, Japan.
E-mail: s-nonogaki@aist.go.jp** 大阪市立大学大学院理学研究科地球学教室 Department of Geosciences, Graduate School of
Sciences, Osaka City University, 3-3-138 Sugimoto, Sumiyoshi-ku, Osaka 558-8585, Japan.
*** 東京都土木技術支援・人材育成センター Civil Engineering Support and Training Center, 1-9-15,
Shinsuna, Koto-ku, Tokyo 136-0075, Japan.

*

キーワード：ボクセルモデル，ボーリングデータ，土質，ボロノイ図
Key words : Voxel model, Borehole data, Soil property, Voronoi diagram

１．はじめに災害リスク評価や都市計画を行う上で，地下における地層の広がり（地質分布）を把握することは非常に重要である．
地質分布を把握する方法のひとつに，3 次元地質モデリングがある．都市平野部の地下数十 m を対象とする 3 次元地質モデリングでは，その基礎データとして，ボーリング掘削調査の結果（ボーリングデータ）を利用することが多い（例：納谷ほか，2018）．特に，土質情報や標準貫入試験の結果等
は，地質分布に深く関係する空間情報であり，3 次元地質モ
デリングでは，これらの広がりを把握することも非常に重要となる．
近年，都市平野部では，土木・建築工事の際に作成された
大量のボーリングデータが，国や自治体により収集・管理・
公開されている（例：土木研究所，2019）．このようなデー
タを利用して土質等に関する 3 次元モデルを構築すれば，地下における土質等の広がりを概観することが可能となり，3 次元地質モデリングに不可欠なボーリングデータを用いた地層の対比処理を，効率化できると考えられる．
本研究では，国や自治体から公開されている大量のボー
リングデータの利活用法に関する研究の一環として，ボーリング交換用データ（XML 形式）に記載される土質情報から，簡易的にボクセルモデルを構築する方法について検討した．本発表では，データ処理の詳細について述べる．なお，
ボクセルモデルから得られる土質分布と，実際の地質分布との対応関係については，ここでは詳細な議論を行わない．

以下にそれぞれの処理について記す．第 1 図には，モデリ
ングの流れを示す．
2.1 モデリング範囲の設定
本研究による土質ボクセルモデルは，土質に対応するカ
テゴリー値を，3 次元空間に等間隔で並べたデータセットである．このため，東西・南北・鉛直方向それぞれについて，
モデリング範囲とデータ間隔を設定する．
2.2 1 次元土質グリッドの作成
ボーリングデータの土質情報を，鉛直方向のモデリング
範囲・データ間隔で読み取り，土質に対応するカテゴリー値を等間隔で並べたグリッドデータ（以下，1 次元土質グリッド）を作成する．ボーリングデータの下端標高よりもモデリ
ング範囲の下端標高が低い場合は，土質情報が存在しない
ため，データ無しに対応するカテゴリー値を割り振る．
2.3 2 次元ボロノイ図の作成
ボロノイ図は，対象としている地点が，任意に配置した母点のうち，どの母点に最も近いかによって領域を分割して得られる図形である（第 2 図）．ここでは，ボーリングデー
タの経度・緯度情報を利用して，ボーリングデータの位置を母点とする 2 次元ボロノイ図を作成する．得られる 2 次元
ボロノイ図は，設定した東西・南北方向のモデリング範囲・
データ間隔をもつラスターデータである．

２．方法
本研究における土質ボクセルモデリングでは，「ある地点
における土質は，最近傍に存在するボーリングデータの土質に従う」という考えのもと，次の 4 つの処理を行う．
(1) モデリング範囲の設定，(2) 1 次元土質グリッドの作成，(3) 2 次元ボロノイ図の作成，(4) 土質ボクセルモデルの作成．

第1図

土質ボクセルモデリングの流れ．

26

第2図

第3図

2 次元ボロノイ図の例．赤丸は母点（ボーリングデータの位置）を表す．各母点を囲む領域はそれぞれの母点の支配領域を表す．破線 AB は第 3 図の断面図の測線を表す．

土質ボクセルモデルの断面図の例．測線の位置（AB）およびボーリング番号（1，3，4）は第 2 図のものと対応する．ボクセルモデルの下端標高は，各領域を支配する 1 次
元土質グリッドの下端標高に依存する．

2.4 土質ボクセルモデルの作成
ボーリングデータの 1 次元土質グリッドを，2 次元ボロノ
イ図に基づいて水平方向に拡張する．また，地形の数値標高
モデル（Digital Elevation Model: DEM）を用いて，地下のみのデータセットになるようにマスクする．さらに，土質に対応するカテゴリー値を利用して配色・可視化する．土質ボ
クセルモデルの下端標高は，1 次元土質グリッドの下端標高に依存するため，2 次元ボロノイ図に示される小領域毎に異なる値をとる（第 3 図）．

３．結果
上述に基づいて，ボーリング交換用データ（XML 形式）
から，土質ボクセルモデルを構築するプログラムを作成した．また，テストデータを用いて，プログラムの動作確認を行った．各種計算パラメータは，次の通りである：(1) データ数：3413 本，(2) モデリング範囲：9.4km×10.29km×120m，(3) データ間隔：10m×10m×0.5m．
地形の DEM には，国土地理院の基盤地図情報数値標高モ
デル 10m メッシュ（標高）（国土地理院，2019）を利用した．計算の空間参照系には，JGD2011 平面直角座標系第 9系を用いた．テストデータの利用にあたっては，東京都土木
技術支援・人材育成センターの協力を得た．
第 4 図に，テストデータの分布図とそこから得た 2 次元
ボロノイ図を示す．第 5 図に，鉛直方向を 50 倍に強調した
土質ボクセルモデルの表示例を示す．第 5 図では，礫や泥などの土質が連続的に分布している様子が明瞭に示されており，ボーリングデータから土質分布を概観できる 3 次元モデルを構築できていることを確認できた．

第4図

第5図

テストデータの分布図と 2 次元ボロノイ図．

土質ボクセルモデルの表示例．高さの強調：50 倍．

４．おわりに
本研究では，ボロノイ図を利用して，最近傍のボーリング
データの 1 次元土質グリッドを水平方向に拡張することで，簡易的に土質ボクセルモデルを構築する方法について検討した．ボクセルモデルを用いれば，任意の位置における水平・鉛直断面図を容易に作成できる．この特徴は，地質分布に深く関係する土質分布の把握や，ボーリングデータを用いた地層の対比処理の効率化に役立つ．
現時点では，ボクセルモデルの各データ点におけるカテ
ゴリー値を，ボロノイ図の各小領域を定める 1 つのボーリ
ングデータの土質情報にのみ基づいて決定している．このため，各小領域の境界付近では，不自然に土質が変化するよ
うな結果が出力されることがある．今後は，この問題を解決するために，複数のボーリングデータの土質情報を用いて土質分布を求める方法について検討していく予定である．
本研究は JSPS 科研費 19K04004 の助成を受けたもので
ある．

文

献

土木研究所（2019）国土地盤情報検索サイト「KuniJiban」．
URL ：http://www.kunijiban.pwri.go.jp/viewer/ （ 確 認
日：2019/05/09）
国土地理院（2019）基盤地質情報ダウンロードサービス．
URL：https://fgd.gsi.go.jp/download/menu.php （確認日：2019/05/09）
納谷友規・野々垣 進・小松原純子・宮地良典・中澤 努・風岡 修・潮﨑翔一・香川 淳・吉田 剛・加藤晶子・八武崎
寿史・荻津 達・中里裕臣（2018）都市域の地質地盤図「千葉県北部地域」（説明書）．産総研地質調査総合センター，
55p．

第30回日本情報地質学会講演会 講演要旨集 027-028頁 2019年

三次元地質モデルを利用した簡易地中熱ポテンシャルマップの作成

豊田 守*

Creating a simple Geothermal potential map of 3D Geological Model
Mamoru TOYODA**

ジーエスアイ株式会社

GSI CO., LTD., 2-8-37 Chuo, Mito-shi, Ibaraki, 310-0805 JAPAN.
.

キーワード： 地質情報、3 次元地質モデル
Key words : geological information、Three dimensional geologic model

１． はじめに再生可能エネルギーの一つである「地中熱エネルギー」の活用が期待されている。今回は、「地中熱エネルギー」を効率良く利用するために重要なデータとなる地中熱ポテンシ
ャルマップの作成を試みた。地中熱ポテンシャルマップは理論的に推計される地下のエネルギー量（熱交換量など）を表すもので作成には地下データとして、地下水位・地下水流
速・帯水層の厚さ・熱伝導率・熱容量・地下水による流れの効果の６項目が必要となる。ただし、これらのデータがすべて得られることは少ない。そこで、ボーリング柱状図から３次元地質モデルを作成し、得られた地質分布をもとに地中熱に関して最も基本的な情報である地下の熱伝導率分布図を作成し、それを簡易地中熱ポテンシャルマップとした。

２． ３次元地質モデルの作成
地質モデルは、第１図に示す札幌駅の北側の約 8km×11km の範囲にて、１グリッドを 100m×100ｍ×1m(厚さ)とする三次元グリッドモデルとして作成した。ボーリング
柱状図は「北海道地盤データベース 2003（地盤工学会北海道支部発行）から約 7０００本を利用した。土質区分を泥・砂泥・砂・礫の４種としグリッドモデル作成の計算を行い

第２図

第１図 三次元地質モデル作成範囲
結果を第２図の断面図と第３図にはグリットの３次元表示にて示した。対処地域の中央部から南側では、礫層が連続良く分布している。これは札幌扇状地の舌端部分と考えられる。この礫層は、下位の洪積層覆うように分布し、北側に行くに従い薄くなり、やがて消滅している。礫層の上位の砂層
及び粘土層は、豊平川の度重なる氾濫による堆積物と考えられる。砂層は、比較的連続良く分布するが、層厚は不安定である。表層部は、粘土層に覆われ、泥炭層が広く分布している。今回、泥炭層は粘土層に含んでいる。

３次元グリッドモデル断面図

28

グリッドごとの平均有効熱伝導率とは別に、深度ごとに土質の分布が異なることから、１０ｍごとに区切って有効熱伝導率の平均を試み、第 4 図に深度別の平均有効熱伝導率
図として示した。砂礫層の上部には、粘土と砂が覆っている
ため上部に行くに有効熱伝導率が低下する傾向を示す。

第３図

グリッドの三次元表示
第4図

３． 簡易ポテンシャルマップの作成
グリッドモデルから得られた土質区分からグリッドごとに平均有効熱伝導率を求める。
平均有効熱伝導率は１ｍごとに区分された土質に第１表で示した値を適用し、グリッドごとに深度方向で平均した値をそのグリッドの平均有効熱伝導率とした。今回、地下水位より上位の土質については平均値から除外した。
第１表

⼟質

有効土壌の熱伝導率

有効熱伝導率(W/m・K)
飽和

砂

1.53

れき

2.00

シルト(砂泥)

1.44

粘⼟(泥)

1.27

不飽和

地中熱ヒートポンプシステム、オーム社、ｐ95,2014

1.19

0.97

深度別の平均有効熱伝導率４．まとめ
ボーリング柱状図から三次元グリッドモデルを作成し簡易のポテンシャルマップを作成することは、堆積層で構成される地盤でボーリング柱状図の密度が１００～２００ｍに１本程度あれば容易に作成可能である。また、３次元で表示することで地下の帯水層の構造が極めてよく見えてくる。地中熱利用の詳細な検討に必要な地下水流動解析などを行うための貴重な資料となる。

文

献北海道大学地中熱利用システム工学講座：地中熱ヒートポ
ンプシステム、オーム社、ｐ95,2014.
国土交通省 大臣官房官庁営繕部設備・環境課：施設における地中熱利用システム導入ガイドライン.
江藤稚佳子・石原与四郎・田辺 晋・木村克己・中山俊雄(2008)ボーリング柱状図資料を用いた N 値と岩相の三次元モデル-東京北部低地における沖積層の例-、地質学雑誌、114,187-199.

第30回日本情報地質学会講演会 講演要旨集 029-030頁 2019年

愛媛県宮ノ浦遺跡における古環境解明への 3 次元地質モデルの適用
米澤 剛*・槙林 啓介**

Paleoenvironmental Reconstruction using Three Dimensional GeologicalModeling in Miyan’na Salt-making Site, Ehime
Go YONEZAWA* and Keisuke MAKIBAYASHI*** 大阪市立大学大学院工学研究科 Graduate School of Engineering, Osaka City University,
3-3-138 Sugimoto, Sumiyoshi-ku, Osaka 558-8585, Japan. E-mail: yonezawa@osaka-cu.ac.jp** 愛媛大学東アジア古代鉄文化研究センター Research Center of Ancient East Asian Iron Culture,
Ehime University, 10-13, Dogo-Himata, Matsuyama, Ehime 790-8577, Japan.

キーワード：考古学，人間活動，トレンチ，DEM，3 次元地質モデリングKey words : Archeology, Human activity, Trench survey, DEM，3D geological modeling

１．はじめに考古学の分野にとって先史時代の人間活動や生活様式の解明は重要な課題の一つである．遺跡から発掘された遺構や出土した遺物はそれらを知る重要な手がかりとも言える．しかしながら，先史時代の人間がそれらをどのように利用し，どのような環境下で活動・生活をしていたのかを知るには遺構・遺物情報だけでは十分ではない．考古学的な調査から得られたさまざまな情報をもとに，情報地質学的な手法を用いて古環境，とくに古地形環境を明らかにすることで，少なくとも彼らがどのような地形の上でどのように活動していたのかを把握する手がかりになると考える．
本研究は瀬戸内海の芸予諸島の佐島にある宮ノ浦（みやんな）遺跡において，先史時代の人間活動がどのようにおこなわれていたかを解明するために古地形環境を復元す
ることを目的としている．具体的には，遺跡の発掘調査におけるトレンチ情報（遺物情報や地層情報）をもとに，この地域の最初の人間活動が確認された古墳時代前期の地
形面の DEM（数値標高モデル）を作成し，現地形とあわせて 3 次元地質モデルを構築し，考古学・情報地質学の両分野からこの地域の古環境を解明する有効な手法として提案する．

宮ノ浦遺跡の範囲

第１図 研究対象地域（上）と空撮画像（下）．
図は村上（2019）『宮ノ浦遺跡Ⅳ』を一部修正.

２．対象地域
宮ノ浦遺跡は愛媛県越智郡上島町佐島に所在しており，
佐島は芸予諸島の上島群島に属する面積約 2.5km2 の島である．沿岸域は狭い浜堤を形成し，島の最高地点は中央部の横峯山山頂であり標高約 119m である．宮ノ浦遺跡は島の東側の小規模な入り江の浜堤地域に立地している．宮ノ浦遺跡の大きさは南北 150m 東西 150m の領域であり，
第1
図に宮ノ浦遺跡の概略図と空撮写真を示す．
これまで宮ノ浦遺跡では古墳時代前期の製塩炉や製塩土器が数多く見つかっており，この地域の人間活動は古墳
時代前期からはじまり，製塩活動を主とした生活がおこなわれていたと考えられている．定期的な発掘調査は 2011年から 2018 年まで 8 回おこなわれている．第 2 図にトレンチ配置図を示す．

第 2 図 宮ノ浦遺跡のトレンチ配置図（村上（2019）『宮ノ浦遺跡Ⅳ』）．

30

第 5 図 宮ノ浦遺跡の古墳時代前期の地形 DEMの 3 次元可視化例．等高線間隔は 0.1m.
第3図

宮ノ浦遺跡のトレンチ地層図の例（村上（2016）『宮ノ浦遺跡Ⅱ』）．灰色部分は古墳時代前期，クロスナ層．

第4図

宮ノ浦遺跡の現在の地形 DEM の可視化例．
等高線間隔は 0.1m.

３．トレンチ調査から得られる情報
トレンチ調査から得られる情報としては，出土遺物の情報と地層（土層）情報である．出土遺物としては，縄文土器，土師器，製塩土器，陶器，貝，魚骨等である．これらの遺物は年代特定に有効であり，製塩活動を含めた人間活動の時期を特定することができる．宮ノ浦遺跡において遺物のほとんどは黒褐色に変色した砂層から出土されており，この黒い砂層は考古学の分野では「クロスナ層」と呼ばれ人間活動の痕跡を明らかにする上で重要な地層とされている．クロスナ層は温暖・湿潤期に地表が植物，動物
遺体の腐食によって分解されて形成されたものとされている（村上，2016）．この地域のクロスナ層は古墳時代前期と特定されている．
米澤ほか（2018）においてもトレンチ調査報告をおこなったが，その後追加調査により最終的に合計 34 箇所のト
レンチ調査がおこなわれ，地層の形状と層厚がまとめられている．第 3 図にトレンチの地層図の例を示す．トレンチ
地層図は層厚の数値や砂の形状・種類はデジタルデータとしては記録されていないため，土質区分や地層面の推定をおこなうためにデジタルデータとして変換する作業を行った．34 箇所のトレンチのうち人間活動の痕跡として重要なクロスナ層は 10 箇所で確認されている．また，遺物情報から古墳時代前期の地層が特定されたトレンチは 14 箇所あった．

４．古地形環境の復元にむけての３次元地質モデ
ルの適用
宮ノ浦遺跡の発掘調査が行われる前に現地形の実測量がおこなわれた．このデータを坂本ほか（2012）によるTerramod-BS を用いて推定した現地形の DEM を第 4 図に示す．等高線間隔は 0.1m である．
24 箇所のトレンチ情報より古墳時代前期の地層を分類し（抽出した点は約 120 点），古墳時代前期の地質境界面
を現地形面と同様の方法で推定し DEM を作成した．作成
した DEM は 3D プリンタで出力し，2019 年 3 月の一般向
け現地説明会時に立体模型として展示した．3D プリンタ用の古墳時代前期の地形面の DEM を第 5 図に示す．表面
上には古墳時代前期の地層が検出されたトレンチの配置
図を表示している．等高線間隔は 0.1m である．DEM の可視化には 3D 編集ソフトウェアである MeshLab を用いた．
一般的にトレンチ調査は発掘面積が狭く，ある特定の時代の全体的な環境状況を把握することは難しい（村上，2019）．宮ノ浦海岸のどのような地形で，どう製塩活動を行なっていたのかを知るには地下構造の可視化が重要になってくる．情報地質学的手法の一つである 3 次元地質モ
デリングはその有効な手法の一つであると考える．

５．おわりに
宮ノ浦遺跡を事例として，古地形環境の復元に向けて 3
次元地質モデリングの手法を活用し，古墳時代前期の地形面を復元した．得られた結果と考古学的な考えとの検証は現在おこなわれているが，考古学分野への 3 次元地質モデ
リングの適用においていくつかの課題も残されている．遺跡内のうちトレンチ調査をおこなえる場所は限られてくる．今回の場合もトレンチ箇所から離れたところの地形面をどう推定するのか．また，トレンチ区画内においても具体的にどこを古墳時代前期の地層面のポイント（x，y，z）と定義するのかということもその一つである．情報地質学と考古学，それぞれの境界を明確にした上でお互いが協同できる方法を今後も模索していきたい．
本研究は科研費(16K03158)の助成および 2019 年度の大阪市立大学戦略的研究経費（基盤研究）による支援を受けたものである．

文献

村上恭通編（2016）宮ノ浦遺跡Ⅱ−第 1 次〜第 5 次発掘調
査報告−．上島町教育委員会・愛媛大学考古学研究室，
193p．
村上恭通編（2019）宮ノ浦遺跡Ⅳ−第 8 次発掘調査報告−．
上島町教育委員会・愛媛大学考古学研究室，137p．
坂本正徳・野々垣 進・升本眞二（2012）Terramod-BS：
BS-Horizon を組み込んだ地層境界面推定・表示 Visual
Basic プログラム．情報地質, vol. 23, no. 4, pp. 169-178.
米澤 剛・槙林啓介（2018）愛媛県宮ノ浦遺跡の自然環境からみる人間活動の痕跡．第 29 回日本情報地質学会講演会講演要旨集, pp. 55-56.

第30回日本情報地質学会講演会 講演要旨集 031-032頁 2019年

地理院地図 Globe を利用したシームレス地理情報ステレオビュワー
領木邦浩

A Seamless Stereoscopic Viewer for 3D Browsing of GSI Globe
Kunihiro RYOKI** 職業能力開発総合大学校能力開発院基礎系 Department of Fundamental Sciences, Faculty of Human
Resources Development, Polytechnic University of Japan, 2-23-1 Ogawa-nishimachi, Kodaira,Tokyo, 187-0035, Japan. E-mail: k-ryoki@uitec.ac.jp

キーワード： 立体視，HTML，交差法，回転体，地形図
Key words : Stereo vision, HTML, Crossing method, rotating body, topographic map

１．はじめに地質調査を行う上で，地形図は不可欠なものである．また，航空写真を持参して現地で立体視しながら地形の状況を把握することは有効である．宿泊先などで調査ルートを予察検討する上でも，地図に比べると情報量も多く，重宝する．
その際，従来は印刷物を持参したが，持ち歩ける量は限られており，複数枚にわたると現場では取り扱いが難しかった．
日本では 2000 年頃から WWW を通じた電子地図配信サービスが試験的に開始され(田代博，2018)，2003 年 7 月]15日から電子国土 Web システム(大野・他，2004)として一般に公開された．現在はその後継と位置付けられる地理院地図(北村・他，2014 )が広く利用されていて，地質調査の現場もその利便性を享受している．
地理院地図の機能の一つである地理院地図 Globe は、地理院地図でで閲覧できる地図や空中写真等をシームレスで3D 表示 するサービスで，2016
年 3 月 29 日の試験公開を経て(国土地理院,
2016)， 2017 年
3 月 14 日に正式公開された(国土地理院, 2017)．
現在，地質調査の現場に限らず，
タブレット端末
やスマホ(スマートフォン)等の情報機器からこれらを利用することは普遍的第１図 カラー画像に対する立体視のに行われている．
方法 平行法では左右の瞳孔からの視線が平行にそれぞれ使用する情 報の画像に届くが，交差法では機器のインター
視線が交わり，左右を入れ替
ネットへの接続
えた画像を注視する(根本
条件の制約のた(2006)に加筆)．

め，現状ではすべての地点でこれらが利用できる常態にはなっていないが，近い将来には人工衛星を通じて地球上のほとんどの場所からの接続を可能にしようとする計画が進められている(岩見, 2019)．
地形図は通常単体で用いられるので，上述の情報機器での使用に問題はない．すでに地理院地図はシームレス化されており，各種の地図や地理情報も重ね書きができ，機器の重量を厭わなければ印刷物を持参するより重宝することが多い．しかし，航空写真は立体視することによって使用することが主体であり，これに替わる簡便な利用方法がなかった．そこで，地理院 Globe を利用した裸眼用ステレオビュ
ーワーの HTML コードを試作した．

２．立体視の原理
2 図面を使用した立体視の歴史は古く，写真技術の開発よりも以前とされ，写真が発明されると，時を待たずして立体写真が巷でブームとなった(広内哲夫, 2013)．
裸眼による立体観察は，地図や空中写真を表わす紙楳媒
体や電子機器以外が不要なため，野外調査において有用である(第 1 図)．個人差はあるものの，集中すれば 30 分程度の訓練で習得できるが，習得するには練習以外にないとされる(松野,
1976)．第 2 図は，平行法による立体視用
画像の例である．ヒトの瞳孔距離はおおむね 6.5cm 内外であり，眼球は内側に回転しやすいが外側には回転しにくい．そのため，広い
第２図 平行法による立体視用画像の例
範囲で立体視ウォッちずで表示された例 (根を行いたい場本(2006)による)．

32

合は交差法が有利である．

３．回転体動画の立体視

GR’
第 3 図に回転体を用いて立体視視用画像を作成する際の考え方を示す．観察者 O の正面に回転体 G がある場合，観察者の右目 R には G のやや右側面が，左目 L には G のやや左側面が見える．すなわち，右目 R には G をやや左に回転させた画像 R’を，左目 L には GORLをやや右に回転させた画像 L’
を正面に見るようにすればよ
第３図 回転体動画を用
い．このように，R’と L’をそれいて立体視視用
ぞれ平面画像として用意し，画像を得る方法
並べて観察すれば，第１図に右目 R から回転示された立体視の平行法とな
体 G を見ることる．また，これらを左右入れ替
は，視点を O(L
えて見れば交差法となる．R’とと R の中点)として R から OG にL’は，それぞれ右または左の瞳
平行に R’を見る
孔位置を起点として描いた 1
ことと同等．RR’
点透視図である．
は OG より少し地球儀は上述の回転体に当長くなる．
たり，これを 1 点透視図法で描いた地理院地図 Globe の画
像は，そのまま立体視視用画像となる．
小田原未沙(2006)は，対象物を回転することによって 1 台の単眼カメラで立体写真を撮影する手法について報告した．
この手法は，地理院地図 Globe で近接する 2 つの緯度における航空写真をそれぞれ描画させることと同等である．このとき，得られた地図が多少互いに歪んでいても立体視に支障がない．
田辺・藤田(2004)は，ヒトは両眼からの視覚情報を単に利用して立体感を得ているわけではなく，脳内での相当高次な処理を経て立体視を行っていることを示唆した．したがって，立体視に用いる 2 つの地図画像の縮尺が多少違っていても，また，両者が互いに歪んでいても，眺めていると立体視できる場合がある．ヒトは脳内で高次の画像処理を行って，自分の「見たいように見る」のであろう．

４．ステレオビュワーの試作
第 4 図は，今回試作した裸眼用ステレオビューワーの表
示画面である．2 つの画像はそれぞれ HTML の<iframe>タ
グを用いて描画している．ここでは，観察者の瞳孔間の中点を「視点 O」(地球外の 1 点)として，この点から地表へ垂直に下した注視地点 G の緯度経度と，両点の距離(視点高度)を用いて視点を特定している．注視地点 G から経度方向へ角度で表される視差をΔλとして，左右の画像のそれぞれの中心は±Δλ/2 だけ離れた点にしてある．
第４図ではΔλを負の値として交差法のための表示にしているが，これを正の値にすれば平行法として見ることが可能である．

５．おわりに今回試作したビューワーがないとき，地理院地図 Grobe
で立体視を試みる際に視点，特に高度を一致させることに時間がかかり実用的でなかったが，今回提案したビュワー
によって野外でも短時間に立体視を行えるようになった．
<iframe>の仕様によって現状では実現できていないが，今第４図 試作した裸眼用ステレオビューワーの使用例 地理院地
図 Globe の WWW ページをを緯度方向に 1 度ずらして表示している(国土地理院の地理院地図 Globe http://maps.
gsi.go.jp/globe/index_globe.html#2500000/36/137.25/10
0/0/-90/0/&base=pale&ls=pale%7Cseamlessphoto&disp=01&lcd=pale および http://maps.gsi.go.jp/globe/
index_globe.html#2500000/36/136.75/100/0/-90/0/&
b as e = pa l e & l s = pa l e % 7 Csea m l e ss ph o t o& di sp =01&lcd=pale (いずれも 2019 年 5 月 25 日閲覧)を表示)．

後，地理院地図 Grobe のプラットフォームである Cesiumベースでの改良を加え，ポインタの動きに呼応して連続的に立体視のまま地形を追えるようにして公開する予定である．

謝辞
本研究は JSPS 科研費 JP18K03793 の助成を受けた．記して，感謝します．

文献

広内哲夫(2013)立体視の原理と３Ｄ技術への応用，情報シス
テム学会誌 Vol. 8, No. 2, pp. 5-16.
岩見旦(2019)Amazon、人工衛星を 3000 基以上打ち上げ、世界中にインターネットを提供する計画が始動，
Business, Finders, 2019.4.8.掲載記事，https://finders.
me/articles.php?id=883 (2019 年 5 月 25 日閲覧).
北村京子・小島脩平・打上真一・神田洋史・藤村英範(2014)
地理院地図の公開，国土地理院時報, 125, pp.53-57.
国土地理院(2016)国土地理院 Globe について，http://www.
gsi.go.jp/common/000138598.pdf (2019 年 5 月 25 日閲
覧).
国土地理院(2017)地理院地図 Globe の正式公開，http://www.
gsi.go.jp/common/000185126.pdf (2019 年 5 月 25 日閲
覧).
大野裕幸・明野和彦・久松文男・石関隆幸(2004)電子国土
Web システム，国土地理院時報, 106, pp.25-33.
小田原未沙(2006)対象物を回転させて撮影した単眼カメラ
映像からの立体映像の作成，名古屋文理大学情報文化学
部情報文化学科はせがわ研究室 2005 年度卒業研究報告，
通巻 No.４, art.6, 5p.
松野久也(1976)裸眼立体観察，写真地質，実業広報社, pp.
39-41.
根本正美(2006)地図を立体視する，帝国書院高等学校地理・地図資料，2006 年 4 月号，pp. 21-24.
田辺誠司・藤田一郎(2004) 両眼立体視の脳内表現，日本神経回路学会誌, vol. 11, No.2, pp. 64-73.
田代博(2018)国土地理院 地形図閲覧システム、地図閲覧サービス（ウォッちず）のトップ画面の変遷，田代博のホームページ，http://yamao.lolipop.jp/map/2018/06/etsuran.
htm (2019 年 5 月 25 日閲覧).

第30回日本情報地質学会講演会 講演要旨集 033-034頁 2019年

PNG 標高タイルからデータタイルマップへ
西岡芳晴*

PNG Elevation Tile to Data Tile Map
Yoshiharu NISHIOKA** 国立研究開発法人 産業技術総合研究所 地質情報研究部門 Institute of Geology and Geoinformation, AIST,
Tsukuba Central 7, 1-1, Higashi 1, Tsukuba Ibaraki, 305-8567, Japan. E-mail: y-nishioka@aist.go.jp

キーワード： タイルマップ，データ，Web,Key words : tile map, data, Web, elevation

標高1．はじめにルの規定を追加した．仕様は以下の Web サイトで公開した．

近年，ネットワーク環境，モバイル機器の高度化を背景に，Web 地図サイトの普及が目覚ましい．一方で官民デー
タ活用推進基本法の施行を受けて，様々な機関からオープンデータが提供され始めており，これらには地図データも含まれている．一般的な Web 地図サイトでは，通常サーバ側に置かれたタイル分割された地図画像が利用されており，
クライアント側が求める解像度と範囲のみの画像をクライ
アント側に送ることにより高速化を実現している．このような仕組みを，地図画像のみではなく面的な広がりを持つ
地図データに拡張し，クライアント側でのデータ処理を導入することにより，ユーザの要望に応じた反応応答性の良い Web アプリケーションの開発が可能となり，多様なデー
タ利用の促進が期待できる．

2．データタイルマップとは
データタイルマップ(西岡・長津, 2016)とは，地図上に面的に広がるデータをインターネットを通じて有効に活用するためのベースとなるフォーマットであり，ユーザの要望に応じて柔軟かつ高速に処理できることを目的として設計されている．一般的な Web 地図で用いられている地図画像
タイルをデータに応用したのもので，標高データですでに用いられている PNG 標高タイル（西岡・長津，2015b）を一般的なデータに拡張したものである．
今回は，西岡・長津(2016)のデータイルマップの仕様にを整理し，より具体性を持たせたフォーマットとして ，
PNG データタイル，PNG 数値タイル，PNG パレットタイ

第1図

https://gsj-seamless.jp/labs/datatilemap/

3．データタイルマップの特徴
Web 環境で最も標準的な画像形式である PNG 形式をファイルフォーマットとして採用している．このため，タイ
ル提供者にとっては GIS または簡単なプログラムで作成でき，タイル単体で視認性も良いので管理が容易である．
また，Web 地図作成者にとっては，汎用画像フォーマッ
ト であ るた め Leaflet や OpenLayers 等 の既 存の 地図 用
JavaScript ライブラリの多くで利用可能であり，クライア
ント側で変換等の処理を行うことができ，ユーザのリクエ
ストに応じて表示を柔軟に変更できる Web 地図アプリケー
ションの構築が可能である．

4．仕様の概要
4.1 PNG データタイル
PNG データタイルでは，データタイルマップが共通に満たすべき仕様としての基本事項として，ファイルフォー
マットとして PNG 形式を用いること，完全に透明な画素を無効値として扱うことなどが定めれらている．また，タイル画像が存在しないことと，すべての画素が無効値であるタイルが存在することと等価であることなどが定められている．この規定により，まったくデータの存在しない範囲のタイルは作成する必要が無くなる．

データタイルマップ仕様概要

https://gsj-seamless.jp/labs/datatilemap/

34

4.2 PNG 数値タイル
PNG 数値タイルは PNG データタイルの一種であり，1
つ の画 素が １ つ の数 値を 表す もの であ る． これ まで のPNG 標高タイルをより一般的なデータに拡張したものであり，画素から直接的に得られる整数値を，一次関数を用いて変換する方法が規定されている． RGB 値(r,g,b: 0～
255 で表したもの)から係数(f)及びオフセット(o)を用いて最終的な値(v)をもとめる式は以下のようになる．
この式で f, o の値，及び iu または is のどちらを用いるか換したのち，係数 0.01，オフセット 0 を用いてメートル単位の標高値を取得できる．また，無効値と指定は RGB =(128, 0, 0)を追加している．
このタイルを利用して，国土地理院の地理院地図では，「自分で作る色別標高図」の機能を実装している．この機能
では，ユーザは色別標高図の閾値や色を自由に選択でき，即座に地図上に反映させることができる．また，標高タイルを利用した陰影図，傾斜量図などをオンデマンドで作成できる Web サイトもあり，さらに，標高タイルから取り込
んだデータを用いた 3D 地図サイトの作成が容易になる（第 2 図）．

5.2 20 万分の 1 日本シームレス地質図 V2
産業技術総合研究所の 20 万の分の 1 日本シームレス地
質図 V2 Web API のタイルサービスで提供されているレイ
ヤー g（地質レイヤー）のみのタイルはデータタイルマッ
はタイル配信サービス毎に決定される．
また，PNG 数値タイルでは，完全に透明な画素以外に， プの PNG パレットタイルに適合している．このため，ク
無効値として扱うべき色の追加が可能である．
リック（タップ）地点の凡例情報の取得，ユーザが選択した凡例のみの表示，凡例の色を変換しての表示等の機能を3.3. PNG パレットタイル
サーバとの接続を行わずにクライアント側だけで完了する
PNG パレットタイルは PNG データタイルの一種であり， ことができ，高速に動作させることができる（第 3 図）．
地質図のようにいくつかの限定された色のみが使用されるタイルを扱う．画素から値を取得するために，ピクセル値という概念が導入されいている．RGB 値(r,g,b: 0～255 で表したもの)からピクセル値(pv )を求める式は以下のようになる．

pv = 216 r + 28 g + b
また，PNG パレットタイルでは，各色に対応する凡例情報が別途提供されることが必須となる．凡例情報の形式
は特に定められていないが，json，csv 等，プログラムで処理しやすいものが望ましいであろう．

5．利用事例
5.1 国土地理院 標高タイル PNG 形式
国土地理院は「テキスト形式」及び「PNG 形式」の標高タイルを公開している．タイルセットには以下の 2 種類がある．
•
標高タイル（基盤地図情報数値標高モデル）•
標高タイル（地球地図全球版標高第 2 版）
2 つの形式のうち「PNG 形式」はデータタイルマップのPNG 数値タイルに適合しており，画素を符号付整数に変第 3 図 シームレス地質図タイルの利用事例
特定位置の凡例情報表示，選択した凡例のみの表示，凡例の色を変換しての表示等の機能が高速に行える．

5．おわりに
データタイルマップの概念の提案後，少しづつではあるが適合した地図タイルの公開やそれを利用した Web アプリ
ケーションが公開され始めてきた．今後，多くの機関から様々なデータタイルが公開されば，それらを複合したアプ
リケーションの公開も加速されると思われる．概念の提示だけでは利用が進まないため，今後は，各機関へタイル化の働きかけ，それを利用したアプリケーションの試作も行って普及を図りたい．

文第 2 図 標高タイルの利用事例「自分で作る色別標高図」は国土地理院，
http://www.gsi.go.jp/common/000197933.pdf から引用
データは国土地理院標高タイル及び標準地図を使用

献

西岡芳晴・長津樹理 (2015a) スマートタイルアーキテク
チャの考案とシームレス地質図への適用．情報地質 ,vol.26. no.3, pp.113-120．
西岡芳晴・長津樹理 (2015b) PNG 標高タイル－Web 利用に適した標高ファイルフォーマットの考案と実装－．情報
地質, vol.26. no.4, pp.155-163．
西岡芳晴・長津樹理 (2016) データタイルマップを用いた
シームレス標高サービスの公開．情報地質 , vol.27.
no.2, pp.110-111．

第30回日本情報地質学会講演会 講演要旨集 035頁 2019年

講演要旨
空白

OpenCV による化石形態の類似度解析
空白
中川孝典*・脇田浩二*

空白
Similarity analysis of fossil forms by OpenCV
空白
Takanori Nakagawa* and Koji Wakita*
空白*山口大学大学院創世科学研究科 Graduate School of Sciences and Technology for Innovation,
Yamaguchi University, 1677-1 Yoshida, Yamaguchi-shi, Yamaguchi 753-8511, Japan. E-mail:takanaka9060@gmail.com

キーワード：OpenCV, 化石, 画像解析, 類似度
Key words : OpenCV, fossil, image analysis, similarity

空白空白
１．はじめに

４．結果

化石の記載や分類は基本的に形態的特徴を基に行われる．
解析の結果から，放散虫化石の中央値的形態を示す化石
化石の種名を決めるときにその代表となる個体を Holotype群を求めることができた．
（正基準標本）とされる．この Holotype は少ない個体数から選ばれた，もしくは第一に発見された個体が設定される文
献ことがほとんどであるが，それゆえに Holotype がその種の生形貴男(2005)現代形態測定学：化石，人骨，石器等のか
代表的な形態であるとは言えず，必ずしも種の実態を示したちの定量・比較ツール，vol.44, no.5, pp.297-313.
ているとは言えない．
近年では，化石の形態を数学的に捉え解析しようとする試みが行われ始めている（生形，2005）．しかし，化石間の形態的類似度から化石の代表的な形態を求めることが行われた例はない．

２．化石の中央値的形態
その種の代表的な形態はその種の中央値的形態であると考えられる．日本人の身長にしても，平均身長の約 170 cm
を基準にするのが妥当であることと同じで（日本人の身長は多くのデータがあり，その平均値がほぼ中央値となる），
化石の中央値的形態を画像解析から客観的に判断できれば，より化石の実態に迫ることが期待できる．

３．手法
本研究では Python による OpenCV を用いた特徴点比較
から類似度を算出することで，化石間の類似度を数値化す
ることを行う．類似度の評価はターゲットとする画像と，その他すべての画像の類似度を求め，最も類似度の値が小さい数値と最も類似度の値が大きい数値の差を求め，バラつきが小さい個体が，すべての化石個体に近似すると考え，それが中央値的形態であると評価する．
化石の画像処理を行う上で，化石種によって同定の評価
基準は様々である．今回対象としているペルム紀放散虫化石（Palafollicucullusu 属）は，主に外形によって種の区別が行われる。また、化石を胚胎する母岩の岩種によって，化石表面の殻の保存状態は様々である．これらのことから，放散虫化石の外形をエッジとして認識し，強調するフィル
タ処理と，化石表面の平滑化処理をした化石の SEM 画像を，
解析した．

36

第30回日本情報地質学会講演会 講演要旨集 037-038頁 2019年

Rice Terrace Extraction from Medium Resolution Satellite Images using
Machine Learning Methods
Hang Thi DO*, Venkatesh RAGHAVAN** and Go YONEZAWA***Graduate School for Creative Cities, Osaka City University,
3-3-138 Sugimoto, Sumiyoshi-ku, Osaka 558-8585, Japan. E-mail: dohanghumg@gmail.com.
** Graduate School for Engineering, Osaka City University,
3-3-138 Sugimoto, Sumiyoshi-ku, Osaka 558-8585, Japan.
.

Key words：Rice Terrace, Support Vector Machine, Random Forest, Neural Network, OBIA

1. Introduction
Rice terrace is agriculture production in hilly areas
which reduces soil erosion and control water resource.
They are historical agricultural landscape, and an
essential factor in the ecosystem conservation. Most of
studies about rice terrace classification have been usedhigh-resolution remote sensing data which is costly anddifficult to use in monitor rice terrace over a large-scale(Zhang et al., 2017). In recent years, machine learning
methods has used frequently on remote sensing area. In
this study, we evaluated the capability of two medium
resolution remote sensing RapidEye and Landsat images
in rice terrace classification in Lao Cai area, Vietnam.
Pixel-based and object-based approaches were comparedto obtain the best classification result. Feed-forward
neural network (FNN), Random Forest (RF), and Support
Vector Machine (SVM) algorithms were used for riceterrace classification.

The key parameter to partition the image into objects isthreshold of segmentation (T). In order to obtain optimal
threshold of segmentation, Rate of Change of Local
Variance (ROC-LV) was used (Dragut et al., 2010). In thisstudy, thresholds ranged from 0.01 to 0.5, step is 0.01.
Optimal thresholds were list at the first row of Table 1
and Table 2.
2.3. Feed-forward neural network
Feed-forward back propagation neural network (FNN) isa well-known model which has powerful computing
capabilities base on the propagation of information
between neurons (Zhang et al., 2016). Input layers arespectral bands of the remotely sensed images. 8 hidden
layers which include 128 nodes for each layer is setup.
Rectifier is chosen as activation function with dropout
ratio of hidden layers is 0.2. L1 and L2 are set as 10-5.
Logloss metric is exploited to decide the best model it canbe reached.

2. Data and Methodology
Figure 1 showed the methodology of the study. Pixelbased and object-based (OBIA) were approached toclassify terrace and no terrace classes from RapidEye andLandsat imageries using FNN, RF and SVM classification
algorithms. Training and validation datasets were used totrain and optimize the models of FNN, RF and SVM
classifiers. Finally, test dataset was employed to assess
the classification accuracy and evaluate the capability of
RE, and LS on rice terrace extraction.
2.1. Data and Study area
Lao Cai area is in North of Vietnam where rice terrace
is the primary, long history agriculture practice. The
remotely sensed data used are 5 bands (blue, green, red,
NIR, redegde) of 5-m RapidEye and 6 bands (blue, green,
red, NIR, SWIR1, SWIR2) of 30-m Landsat images.
Reference data has collected from Google map in order tobe used as training, validation dataset for classificationand test dataset for accuracy assessment and evaluation.
2.2. Optimal threshold of OBIA
OBIA is generated by image segmentation process.

Figure 1. Flow chart of the study

2.4. Random Forest
Random forest (RF) classifier is an ensemble learning
method that uses a randomly selected subset of training
samples and variables to produces multiple decision trees(Belgiu, 2016). Two parameters of the model were set as:
the number of decision trees (Ntree) equals 500, and thenumber of variables in the random subset at each node
(Mtry) is chose as default in caret.

38

2.5. Support Vector Machine
SVM works by finding a hyperplane with the largest
margin in the feature space that separates input data into
target classes (Abe, 2010). In this study, Radial Basic
Function (RBF) kernel of the SVM classifier is used, due
to commonly used and shows an excellent performance ofthe function. Size of subset equals 9.

With object-based approaches, the classification accuracy
achieved the highest values at the first peak of ROC-LV
graph. The classification accuracies crucially declined
from pixel-based to the second peak of ROC-LV graph,then slightly reduced to the lowest accuracies.
Furthermore, three classifiers produced almost similar
accuracy at same approach.

3. Result

4. Discussion and Conclusion

3.1. RapidEye classification
Pixel-based approach showed the most accurate
results in comparison with object-based approach, at
91.9% of FNN classifier, 92% of RF and SVM (Tabel 1).
With object-based approaches, the classification accuracy
achieved the highest values at the first peak of ROC-LV
graph. In general, the values slightly decreased whenthreshold values increased, the lowest accuracies
belonged to very high thresholds. FNN, RF, and SVM
classifiers produced almost same accuracy at same
approach.

This study presents an evaluation of 5-meter
RapidEye and 30-meter Landsat image on rice terrace
extraction by using FNN, RF, and SVM classifiers at
pixel-based and OBIA approaches. Both remote sensing
imageries showed the highest and almost similar
accuracy at pixel-based approach. At OBIA, theaccuracies decreased when thresholds increased. However,the degree of reduction was more significant at Landsat
data. Also, the difference of accuracy among threeclassifiers was small.
It recommended that both imageries are useful forrice terrace extraction at pixel-based approach, however,
only RapidEye image could be used for rice terrace
classification at OBIA. Furthermore, rice terrace
classification from remote sensing data is not affectedmuch by the classification methods.

3.2 Landsat classification
Overall accuracies of pixel-based approach were at
89.7% of FNN, 89.2% of RF, and 89.9% of SVM, higher
than all object-based classification cases (Table 2).

Figure 1. Rice terrace maps classification of (left) Rapideye and (righ) Landsat at pixel-based
Table 1. Overall accuracy of rice terrace from RapidEye image classification. First row showed threshold of OBIA

FNN
RF
SVM

pixel
91.9
92.0
92.0

FNN
RF
SVM

pixel
89.7
89.2
89.9

0.06
90.0
90.3
89.8

0.09
88.7
89.2
88.5

0.12
88.1
88.9
88.3

0.14
88.5
88.8
87.9

0.20
87.2
87.8
87.0

0.22
86.6
87.6
86.7

0.25
86.5
87.2
86.5

0.28
86.3
87.3
86.5

0.32
85.9
87.0
86.5

0.37
86.4
86.7
86.3

0.40
85.4
86.6
86.0

0.43
85.4
86.5
85.6

0.45
85.4
86.7
86.3

Table 2. Overall accuracy of rice terrace from Landsat image classification. First row showed threshold of OBIA

0.05
83.3
83.9
83.4

0.09
78.5
78.6
78.8

0.13
77.8
77.8
78.0

References

0.15
77.8
77.4
78.0

0.18
76.1
76.3
76.7

0.23
75.6
75.8
76.3

Abe, S., 2010, Support Vector Machines for Pattern
Classification. Springer, London.
Belgiu, M. and Dragut, L., 2016, Random forest in remotesensing: A review of applications and future directions.
ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote
Sensing, vol.114, pp.24–31.
Dragut, L., Tiede, D. and Levick, S. R., 2010, “ESP: A tool
to estimate scale parameter for multiresolution image
segmentation of remotely sensed data”. International

0.27
75.7
75.9
76.3

0.33
75.7
75.9
76.3

0.35
75.4
75.7
76.1

0.37
74.0
74.0
74.5

0.43
74.0
74.1
74.5

0.45
73.7
73.6
74.3

0.47
73.8
73.6
74.3

Journal of Geographical Information Science, vol.24,
no.6, pp.859-871.
Zhang, Li, Zhang, Le and Du, B., 2016, “Deep Learning
for remote sensing data”. IEEE Geosciences andremote sensing magazine, 0274-6638/16.
Zhang, Y., Shi, M., Zhao, X., Wang, X., Luo, Y. and Zhao,
Y., 2017, Methods for automatic identification andextraction of terrace from high spatial resolution
satellite data (China-GF-1). International Soil andWater Conservation Research, vol.5, pp.17-25.

第30回日本情報地質学会講演会 講演要旨集 039頁 2019年

講演要旨
空白

調査航海での運用を目的とした可搬型データベースの開発
空白
笠谷貴史*・金子純二*・北田数也*・町山栄章*

空白

空白

Development of mobile database system
for the research cruise
Takafumi Kasaya*, Junji Kaneko*, Kazuya Kitada* and Hideaki Machiyama*空白* 海洋研究開発機構海洋機能利用部門 Research Institute for Marine Resources Utilization
2-15 Natsushima-cho, Yokosuka, Kanagawa, 237-0061, Japan. E-mail: tkasa@jamstec.go.jp

空白キーワード：可搬型データベース，海底地形，潜航データ
Key words : Mobile database, Bathymetry, Dive data

空白
空白
１．はじめに2009 年から始まった文科省による「海洋資源の利用促進に向けた基盤ツール開発プログラム」を契機として資源探査手法の開発が始まり、「海洋鉱物資源広域探査システム開発」として東京大学生産研を研究委託先として継続的に開発が行われた。海洋研究開発機構は、「海洋鉱物資源広域探査システム開発」において東京大学生産研からの再委託を受け、海底地形などのベースデータや開発される機器などで取得されるデータを各委託課題間での効率的な共有と統合的に解釈するために必要な手法の開発を行った。本講
演では、海洋での調査を念頭において開発した機動型デー
タベースと可視化システムについて報告する。

２．
「機動型」データベースの開発

一般的なデータベースは SQL に代表されるデータベース
言語で開発し、データ需要に応じたサーバを決まった場所に設置して利用するのが一般的である。委託事業を推進するに当たって、（１）逐次集積されていくデータを効率的に管理すること、（２）最新のデータセットから必要な海域のデータを取りだして容易に調査にもちだせること、（３）船
舶での利用を想定して仮想環境（VMware など）でも運用可能なこと、（４）乗船中に取得されたデータも容易にデー
タベースに格納し、下船後に研究室のデータベースに容易にマージできること、を念頭に仕様を検討した。データベースのコア部分は PostgreSQL と PostGIS をベースに構築
し、データベースへのアクセスは、一般的な Web ブラウザ
を用いて操作可能なものとした。
データベースに収録するデータは海底地形や構造探査データなどのアスキーデータとオリジナルのバイナリデータに加え、潜航調査で得られる映像など多岐にわたる。そのため、データベース本体は、それらのデータを格納し、表示される地図をベースにマウスオペレーションや範囲入力をするデータを選択して表示あるいはダウンロードする基
本的な機能に特化した。図 1 はデータベースに Web ブラウ
ザでアクセスしたときの表示イメージである。それ以外に必要な種々の機能はアドオンする形で、実際に試験運用を重ねながら実装を進めた。

既存のデータベースとは異なる機能として、乗船中に有用と思われる測線計画の支援機能が上げられる。これは、既存データを表示しながら、測深や曳航、潜航などの測線計画を容易に立てるための機能で、例えば、一定間隔の測深のための測線であれば、主となる測線とそれ以外の測線の数と測線間隔を入力するだけですべての測線の始点終点の座標を計算し、表示とアスキーデータでの出力を行う機能である。また、潜航中のデータをビークルの測位データと合わせてリアルタイムでキャプチャー・記録する機能も乗船中に有用な機能である。また、基本的な GIS 的な機能
として距離・面積・体積の計測機能、地形断面のデータ出力、コアや地下構造データの 3 次元可視化機能など、多様なアドオンツールが実装されている。開発の過程で、JAMSTEC および民間の調査航海で実際に使用し、フィードバックをしてもらい、バグ修正や機能向上に役立てた。
発表では、実際に所内に設置されたサーバにアクセスして、それらの機能を実際の運用シーンを紹介する予定である。

第1図

データベースの Web ブラウザの表示イメージ．

40

第30回日本情報地質学会講演会 講演要旨集 041-042頁 2019年

PNG 数値タイルの利用－3D ゲームマインクラフトを用いた現実地形の再現
西岡芳晴*

Usage example of PNG numerical tile－
Reproduction of real terrain using 3D game Minecraft
Yoshiharu NISHIOKA** 国立研究開発法人 産業技術総合研究所 地質情報研究部門 Institute of Geology and Geoinformation, AIST,
Tsukuba Central 7, 1-1, Higashi 1, Tsukuba Ibaraki, 305-8567, Japan. E-mail: y-nishioka@aist.go.jp

キーワード： 3D，ゲーム，マインクラフト,Key words : 3D, game, minecraft, terrain

1．はじめに地質学的・地形学的な事象の認識においては 3 次元的なな理解が必要不可欠であるが，それは特に初学者にとっては容易と這い難く，大きな障害となっている．本研究の目
標は，主として児童・生徒・学生を対象に，地質学・地形学が学びやすい環境の提供にあり，コンピュータゲームを材料として扱う．近年ゲームは，従来型の知識習得偏重の教育から脱却するアクティブラーニングのためのツールとして注目されている．そこで，子供たちに人気のあるマインクラフト（第 1 図）という 3D サンドボックスゲームに着目した．
スウェーデンの Mojang 社が開発したマインクラフト（現在はマイクロソフト社が提供）は，世界で総売上本数
が 1 億 7 千万本を超える非常に人気のあるゲームソフトであり，日本でも小・中学生を中心に幅広い愛好者がいる．
ゲーム内ではほとんどのオブジェクトが直方体ないし立方体の形状をしており，地形も 1m サイズの立方体ブロックで構成されている．プレイヤーは 3 次元の世界を自由に移動し，建築物等を作成することができ，地面を掘ることもできる．ゲーム自体に明確な目的が無く，ユーザはモンス
ターと戦ったり，仲間同士で巨大な街を作ったりといった自由な遊びかたができる．このゲームを用いれば 3D 地形を再現，疑似体験できるので，地質学・地形学の教育用としても高いポテンシャルを秘めていると言える．

第 1 図 マインクラフト公式サイト
https://www.minecraft.net/ja-jp/

地形2．「日本の地形/世界の地形」
作成したワールドデータや，作成環境を提供するために試験公開サイト「日本の地形/世界の地形」を公開した．
https://gsj-seamless.jp/labs/minecraft/landform/
このサイトでは主に以下の 3 点を公開している．
•••

日本の地形（1/30～1/2,000）
世界の地形（1/24,00～1/40,000）
Minecraft リアル地形ワールド作成ツール「日本の地形」（第 2 図，第 3 図）及び「世界の地形」（第4 図）では，作成したワールドデータをダウロードできる ．
ただし，使用できるマインクラフトは Java 版 1.12.2 のみであり，それ以外は別途変換が必要である．ダウンロード
したファイルを解凍し，特定のディレクトリにコピーすることにより使用できる．ワールドデータの改変および二次
利用は出典明記のみで可能である．
Minecraft リアル地形ワールド作成ツールでは，ユーザが任意の範囲を指定してワールドデータを生成できる．

第 2 図 「日本の地形」マインクラフトワールドデータ
ズームレベル 5（約 1/4,000）．
標高データは国土地理院標高タイル（基盤地図情報数値標高モデル，DEM10B）を使用．

42

第 3 図 「日本の地形」のデータで富士山周辺を表示．ズームレベル 12(スケール約 1/30）
標高データは国土地理院標高タイル（基盤地図情報数値標高モデル，DEM10B）を使用
被覆データとして国土地理院土地被覆（GLCNMO）を使用

3．使用したデータ

4．作成手法

模型の作成に必要な標高データは，主に，国土地理院がオープンデータとして公開している標高タイルを利用した．
この標高タイルは日本全体を 10m メッシュの精度でカバーしており，一部は 5m メッシュの精度のデータも提供している．このほか「世界の地形」では，アマゾン ウェブ サー
ビスの AWS Terrain Tiles も利用した．
これらの標高タイルは，Web 地図で良く利用されるタイ
ル分割された地図画像をデータ表現に応用したもので，データタイルマップと呼ばれる（西岡・長津,2016）．仕様の詳細は PNG 標高タイル（西岡・長津, 2015）として提案されたものだが，そらにそれをより一般的なデータに拡張した「PNG 数値タイル」という仕様を提案した．PNG 数値
タイルでは，RGB 値から求めた整数値をさらに一次関数により変換して，標高値以外の任意の数値データに利用可能としている．
さらに，設置するブロックの種類を変更するために， 国ワールドを作成するプログラムは JavaScript で記述されており，OS に依存せず Web ブラウザがある環境で実行できる．使用するデータはインターネット経由で取得すため
常に最新のデータが利用可能である．作成プログラムでは
出力解像度(ズームレベル）や鉛直方向誇張率等を変更することができる．

5．おわりに
現在，このツールを使用して，「ゲーミフィケーションを用いた地理・地学の学習支援に関する研究」（科研費，代表：国土地理院，岩橋純子）に参加しており，具体的な応用方法を検討している．また，今後は地表面を地質図で色分ける機能を実装したり，典型的な地形にアクセスしやすくするような手法を取り入れる予定である．

文

献

土地理院地理院タイルの土地被覆（GLCNMO）も使用している．

西岡芳晴・長津樹理 (2015) PNG 標高タイル－Web 利用に適した標高ファイルフォーマットの考案と実装－．情報地
質, vol.26. no.4, pp.155-163．
西岡芳晴・長津樹理 (2016) データタイルマップを用いた
シームレス標高サービスの公開．情報地質 , vol.27.
no.2, pp.110-111．

第 4 図 「世界の地形」のカリフォルニア半島付近
標高データはアマゾン ウェブ サービスの AWS Terrain
Tiles(2019/2/4 時点)を使用．
被覆データして国土地理院土地被覆（GLCNMO）を使用．
右端の緑の部分はプレイヤーが持っている剣．

第30回日本情報地質学会講演会 講演要旨集 043-044頁 2019年

WebGL を用いた地質ボクセルモデルの３次元可視化
根本 達也*・升本 眞二*・野々垣 進**

Three-dimensional Visualization of Geological Voxel Model using WebGL
Tatsuya NEMOTO*, Shinji MASUMOTO*, Susumu NONOGAKI*** 大阪市立大学大学院理学研究科 Graduate School of Science, Osaka City University, 3-3-138 Sugimoto,Sumiyoshi-ku, Osaka 558-8585, Japan. E-mail: tnemoto@sci.osaka-cu.ac.jp** 国立開発研究法人産業技術総合研究所 National Institute of Advanced Industrial Science andTechnology, Central 7, 1-1-1 Higashi, Tsukuba, Ibaraki 305-8567, Japan.

キーワード： WebGL, ボクセルモデル, 可視化, 地質断面図
Key words : WebGL, Voxel model, Visualization, Geological cross section

１．はじめに地質構造を理解するためには，地質情報を 3 次元地質モデルとして表現し，可視化することが有効である．根本ほか（2017）は 3 次元地質モデルを Web 上で共有・可視化することを目的に，オープンスタンダードを用いた Web
可視化システムを開発した．本システムでは 3 次元地質モ
デルの水平断面と鉛直断面の 2 次元可視化を可能としたが，より実用化するために，新たにボクセルモデルを 3 次元可視化するためのモジュールを開発した．本モジュールでは，モデルを動的に 3 次元可視化し，任意の面で切断できる．

２．システム概要
ボクセルモデルを 3 次元可視化するために WebGL を用いてシステムを開発した．WebGL は Web ブラウザで 3 次
元コンピュータグラフィックスを表示させるための標準仕様である．WebGL のための多くのライブラリが公開されているが，本システムでは，three.js（https://threejs.org/）を使用した．開発言語は JavaScript である．
モデルの可視化に必要なソフトウェア環境は Web ブラ
ウザのみである．対応している Web ブラウザは以下の通りである．
・Microsoft Edge
・Google Chrome 9 以降
・Internet Explorer 11
・Mozilla Firefox 12 以降
・Opera 12 以降
・Safari 8 以降

３．ボクセルモデルの作成とデータ形式
ボクセルモデルは，地質構造の論理モデルに基づいて構築された 3 次元地質モデルから出力できる（升本ほか，
2002）．地質構造の論理モデルは，地質体の分布域と境界面との間に成り立つ論理的関係である．この論理的関係と各境界面の具体的形状（DEM）があれば，3 次元空間内の任意の点に対して，その点が含まれる地質体を割り当てる関数（地質関数 g）が定まる．対象空間の各ボクセルの位

置座標を地質関数 g に入力し，得られた結果（各地質体に対応する番号）を 3 次元配列で出力することによって，ボ
クセルモデルのデータを作成できる．
ボクセルモデルのデータ形式は GRASS GIS の 3D ラス
タデータ ASCII 形式とした（GRASS Development Team，2003）．データのヘッダ情報を以下に示す．
version: ”grass7”
order: ”nsbt”
north: floating point
south: floating point
east: floating point
west: floating point
top: floating point
bottom: floating pointrows: integer
cols: integerlevels: integer（バージョン）（ボクセル値の順序）（北端の座標値）（南端の座標値）（東端の座標値）（西端の座標値）（上端の標高値）（下端の標高値）（南北方向の格子数）（東西方向の格子数）（上下方向の格子数）

ヘッダ情報に続けて，各ボクセルの値（地質体に対応する番号）を下層から上層の順序で記述する．各層は北西角のボクセル値から東向きに，南東角までを記述する．また，各地質体に色を付けるために RGB 値を用いた色設定ファイルを準備する．ただし，白色（255:255:255）を設定した地質体は空中とし，表示しない．色設定ファイルの例を以下に示す．
6
1:70:145: 0
2:210:205:225
3:190:165:90
4:70:160:160
5:250:255:180
6:255:255:255（地質体の総数）（地質体 1 に対する R:G:B）（地質体 2 に対する R:G:B）（地質体 3 に対する R:G:B）（地質体 4 に対する R:G:B）（地質体 5 に対する R:G:B）（地質体 6 に対する R:G:B）

４．WebGL による可視化
秋田県本荘地域のボクセルモデルの可視化例を示す（第１図）．ボクセル数は 87×65×20 である．マウス操作で直

44

(a)

(b)

(c)

第１図

地質ボクセルモデルの可視化．(a) 視点の変更，(b) 任意断面，(c) 個々の地質体．

感的に視点を動かすことができる．また，スライダーを動かして任意の断面を動的に可視化できる．単一の地質体のみを可視化することも可能である．

４．おわりにWebGL を用いてボクセルモデルの 3 次元可視化モジュールを開発した．ボクセルのサイズよりも薄い地質体を表現することはできないが，任意断面の可視化により地質構
造の全体像を理解できる．今後はサーフェスモデルやソリッドモデルの可視化機能を開発する予定である．

文

献

GRASS Development Team (2003) GRASS GIS 7.6.2svn
Reference Manual. https://grass.osgeo.org/grass76/
manuals/r3.in.ascii.html
升本眞二・根本達也・ベンカテッシュ ラガワン・塩野清治（2002）地質関数を用いた 3 次元地質モデルのボクセル化と可視化. 情報地質, vol.13, no.2, pp.86-87.
根本達也・升本眞二・野々垣進（2017）地質構造の論理モ
デルに基づく３次元地質モデルのための Web 可視化シ
ステムの開発．情報地質, vol.28, no.2, pp.102-103.

第30回日本情報地質学会講演会
講 演 要 旨 集

2019年6月17日 発行
発行

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内神田TKビル3階
特定非営利活動法人 地質情報整備活用機構内
Tel. 03-6689-5353