基本形（和文）

木曽広視野 CMOS カメラ Tomo-e Gozen による地球接近小惑星の探索
横組み（欧文）~本格運用2年間での成果と課題~
2021年12月9日(木) 16:20‒16:30 @ 可視赤外線観測装置ワークショップ2021

アイコン・SNS横組み（和文詳細）

紅山 仁（東京大学)

酒向 重行, 大澤 亮, 瀧田怜, 諸隈智貴, 小林尚人(東京大学), 奥村真一郎, 浦川聖太郎 (日本スペースガード協会),
吉川真, 柳沢 俊史, 黒崎 裕久, 臼井文彦 (宇宙航空研究開発機構), 吉田二美(産業医科大学/千葉工業大学),
佐藤 英貴(東京警察病院), Tomo-e Gozen Collaboration

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木曽観測所105 cmシュミット望遠鏡ドーム

NEO

地球接近小惑星•

地球接近小惑星 (Near-Earth Objects, NEO)
: 近日点距離 q < 1.3 auの小惑星Sunq : 近日点距離

地球‣ 地球に近いので探査機によるその場観測が可能

1998 KY26‣ 地球への被害を軽減するスペースガード~ 500 m‣ 地球に近いので10 m 級の微小小惑星も観測可能-

小さい小惑星は岩石の集積体である大きな小惑星とは本質的に異なり一枚岩小さい小惑星を用いることで、地球接近小惑星の起源、進化史に関する情報が得られる

地球に接近する小惑星の発見には多くの意義がある~ 30 mはやぶさ2 拡張ミッション
2031年到着

地球接近小惑星 (162173) Ryugu(クレジット：JAXA, 東京大, 高知大, 立教大,名古屋大, 千葉工大, 明治大, 会津大, 産総研)

チェリャビンスク隕石
2 / 13(Popova et al. 2013, Fig.1)

地球接近小惑星の観測現状

困難性• 小惑星は地球近傍ほど見かけ速度が大きい• 大型サーベイ計画 (Pan-STARRS, CSS etc.)
により3,000コ/年 のペースでNEOが発見‣ 星像が伸びることによる感度低下
長時間 (数十秒) 積分する既存のサーベイ観測では発見が困難• 微小NEOのほとんどが未発見(直径 10m : 99.99 %が未発見 )‣ 観測好機が非常に短い (数時間 ‒ 数日)

移動方向

星像が伸びた高速移動天体の例
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［作家名］蔀関月［作品名］巴御前出陣図 (部分)Tomo-e Gozen (トモエゴゼン, 巴御前)

［所蔵先名］東京国立博物館［クレジット表記］Image: TNM Image Archives• 長野県木曽郡 東京大学木曽観測所 口径105 cm
シュミット望遠鏡用に開発されたCMOSカメラ• 84 枚のセンサが広視野20 平方度を覆う• 2 Hz (0.5 秒積分) 動画観測による全天サーベイ‣ 毎晩30 TBのビッグデータを蓄積‣ この中から高速移動天体を検出する
Tomo-e Gozen

巴御前出陣図 (部分)Tomo-e Gozen 全天サーベイ観測の諸元

月

Tomo-e Gozen

1stframe

有効視野

各視野

限界等級*

12または18フレームのサーベイ面積

データフレームセット

データレート

一晩の全天サーベイ観測領域
4 / 13220 deg
18 mag230,000 deg /night
30 TB/night* S/N=5, 0.5秒積分, フィルターなし

高速移動天体検出までの流れ

非移動天体
移動天体
天体検出・
グルーピング

一時処理(Ohsawa2021)
1stframe

1stframe

観測データ

一次処理済みデータ

フレームセット

フレームセット検出天体

5 / 13高速移動天体検出までの流れ
膨大なサーベイ観測データからは大量の誤検出(~ 100万天体)が発生。
観測時間が限られたNEOの発見には誤検出の除去が不可欠。

移動天体
非移動天体
移動天体
天体検出・
グルーピング

一時処理

目視確認・
カタログ照合(Ohsawa2021)
1stframe

1stframe

誤検出

観測後数分

観測データ

一次処理済みデータ

フレームセット

フレームセット

数分

差分画像
追跡観測???

検出天体

数十分

NEO候補天体

数時間

機械学習による誤検出の除去

複数観測点

軌道決定

IAU小惑星センターへの投稿
世界中での追観測による軌道精度の向上

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仮符号取得

ランダムフォレスト機械学習アルゴリズム•2001年にLeo Breimanにより提唱された機械学習アルゴリズム (Breiman 2001)•ノード間の情報利得を最大化することで分類を行う決定木を複数使用

•

決定木2

決定木1

利点‣ 標本をランダムサンプリングし決定木を多数生成するアンサンブル学習により過学習を抑制‣ 可視化することで結果の解釈が可能

スコア 0.0

0.5

0.1

0.8

0.0

0.4

0.1

0.9

0.9

0.2

0.8

決定木n決定木3

移動天体と誤検出(非移動天体)の２分類モデルを作成

0.3

0.1 0.5

0.0

0.0

ランダムフォレストの概念図
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機械学習を用いた分類モデルの作成

センサーの1/16領域のデータフレーム

1. 教師データフレームセットの準備
Tomo-e Gozenの全天サーベイデータの中から、視野内の星の量、星像の広がりなど多様性を持つデータフレームセットを使用。

擬似天体を埋め込んだデータフレーム

データフレームセットに移動天体(模擬天体)を埋め込む。

2. 教師データ(特徴量)の準備
1のデータフレームセットに対し実際の観測と同様の天体検出を行い、ラベルと特徴量(天体検出のパラメーター)のセットを取得。
誤検出

天体検出位置3. 学習
機械学習の特徴量の選択。

誤検出

ハイパーパラメーターの選択
木の深さ = 10
木の数 = 50
etc.

scikit-learnライブラリを使用 https://scikit-learn.org/stable/

ラベルと特徴量のセット
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検出1
検出2
検出3
検出4

速度
210.1
4

x座標 検出数 ラベル
移動天体
110
誤検出
44
誤検出
23
移動天体
10210

特徴量の選択•

14の天体検出パラメーターを使用
天体検出パラメーター 説明
x2, y2xy

PSFのx, y 方向の共分散

ferr

天体の明るさの誤差

peak

天体の明るさのピーク値

fop

開口内総フラックスとピーク値の比

fwhm

PSFのFWHM

bg̲level

背景光の典型的カウント値

tracks

動画内検出数

動画的vnorm

速度の大きさパラメーターsvx, svy

速度の標準偏差cvx, cvy

速度の符号変化の割合

静止画的星像の広がり

3回

PSFのx, y方向の2次モーメントパラメーター

動画内検出数
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検証用データに対する性能•モデル作成と独立なデータフレームセットに模擬天体

模擬天体を埋め込み、作成したモデルで(埋め込んだ移動天体)検出天体の分類(スコアリング)を行う
誤検出•

模擬天体(赤)に対して高いスコア、誤検出(青)に対して低いスコアを与えられている•

スコア 0. 2 以上の検出天体を追跡対象とする

スコア > 0.2の検出天体を移動天体と判断
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追跡観測のためのウェブアプリケーション開発
機械学習の導入により、ほぼリアルタイムでもっともらしい移動天体を抽出することに成功

既存天体とのGIF動画
マッチング

光度曲線

機械学習
→ 候補天体を追観測
スコア
座標・速度(0‒1)

課題 :高速移動天体に対する低いスコア (学習不足)
解決策 :
諸元

実際の検出データを用いた新モデルの作成
5回観測に成功した例
仮符号 2019 SU10を取得

約1時間半で発見
11 / 13発見したNEO
TMG0005

TMG0010

TMG0013

TMG0014

TMG0016

TMG0018

TMG0019

TMG0021

TMG0022

TMG0023

TMG0024

TMG0026

TMG0028

TMG0029

TMG0030

TMG0032

TMG0022

TMG0023

TMG0024

TMG0026

TMG0028

TMG0029

TMG0030

TMG0032

TMG0050

TMG0051

TMG0052

NEO 34天体を発見 (2021.12.08時点)
さらに即時追跡観測することで自転周期を推定
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自ら発見する微小小惑星を用いたサイエンスに発展基本形

横組み（まとめ• 地球近傍を通過する小惑星の観測には多くの意義‣ 探査機によるその場観測が可能‣ 地球への被害を軽減するスペースガード‣ 10 m 級の微小小惑星も観測可

基本形（和文）横組み（• Tomo-e Gozenの毎晩 30TB のサーベイビッグデータから小惑星を探索‣ サーベイビッグデータに対する移動天体検出システムを開発。
ランダムフォレストを用いた機械学習モデルを用い誤検出を除去。
‣ 実際の観測でのリアルタイム解析に成功。
約2年半の運用で地球接近小惑星を34個発見！

アイコン・SNS横組み（Tomo-e Gozenのサーベイ観測領域

今後• 蓄積した実際の検出 (真の移動天体, 誤検出) を用いたモデル作成• 追跡観測から小惑星発見までの自動化• (今は追跡していない)高速移動天体の追跡
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