第31回日本情報地質学会講演会

講演要旨集

Geoinforum-2020 Annual Meeting Abstracts

日時：2020年10月23日(金)主催：日本情報地質学会

目

次

一般講演
データベースSeabed2030 に向けた試み‐日本周辺の海底地形データの提供について‐ ꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏ 木戸 ゆかり

1

解析手法・応用
新型コロナによる地震検知能力の変化 ꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏ 石川 有三

3

地球統計学に基づく MT 応答関数の空間分布の把握とその活用 ꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏ 山下 凪・後藤 忠徳・山口 覚

5

数値シミュレーションによる低硫化系浅熱水性鉱床の生成プロセス解明へのアプローチ ꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏ
ꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏ冨田 昇平・小池 克明・高橋 洋・義山 弘男

7

スパースデータの内挿・外挿に適したニューラルネットワークと広域地温分布モデリングへの応用 ꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏ
ꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏ 家木 優成・久保 大樹・小池 克明

9Pluri-Gaussian simulation combined with principal component analysis for delineating mineralized zones and ore solution flows ꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏ Vitor Ribeiro de Sá・Katsuaki Koike

11

Identification of meteoric water incursion to a high-temperature geothermal reservoir by rare earth elements and isotope oxygen18 analyses ꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏ Riostantieka M. Shoedarto・Yohei Tada・Koki Kashiwaya・Katsuaki Koike

13

Comparative evaluation of urban growth modelsꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏ
ꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏ Pavithra Jayasinghe・Lakshmi N. Kantakumar・Venkatesh Raghavan・Go Yonezawa

15

リモートセンシング
航空機ハイパースペクトル画像を用いた衛星画像の波長・空間分解能の向上と金属鉱床域での鉱物マッピングへの応用 ꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏ久保 勇也・グエン ホアン・小池 克明・野田 周帆・淺野 友紀瑛・川上 裕・増田 一夫

17Land use/land cover classification using light convolution neural network: a case study in Lao Cai, Vietnam ꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏ
ꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏ Hang T. Do・Venkatesh Raghavan・Go Yonezawa

19

物理探査・装置開発
Development of Geo-IoT platform for water quality monitoring ꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏ
ꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏ Niroshan Bandara, Mitsunori Ueda and Venkatesh Raghavan

21

CONTENTS
General session
Database
JAMSTEC bathymetry data contribution to Seabed2030 project ꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏ Yukari Kido

1

Data analyses and applications
The change of detection ability for earthquakes by the new coronavirus ꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏ Yuzo Ishikawa

3

Understanding and utilizing the spatial distribution of MT response functions based on geostatistics ꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏ
ꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏ Nagi Yamashita, Tadanori Goto and Satoru Yamaguchi

5

Numerical simulation approach to clarification of generation process of low-sulfidation epithermal deposits ꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏ
ꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏ Shohei Albert Tomita, Katsuaki Koike, Hiroshi Takahashi and Hiroo Yoshiyama

7

Neural Networks for interpolation and extrapolation of sparse data and its application to regional modeling of subsurface
temperature ꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏYusei Ieki, Taiki Kubo and Katsuaki Koike

9

Pluri-Gaussian simulation combined with principal component analysis for delineating mineralized zones and ore solution flowsꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏ Vitor Ribeiro de Sá and Katsuaki Koike

11

Identification of meteoric water incursion to a high-temperature geothermal reservoir by rare earth elements and isotope oxygen18 analyses ꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏ Riostantieka M. Shoedarto, Yohei Tada, Koki Kashiwaya and Katsuaki Koike

13

Comparative evaluation of urban growth modelsꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏ
ꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏ Pavithra Jayasinghe, Lakshmi N. Kantakumar, Venkatesh Raghavan and Go Yonezawa

15

Remote sensing
Increases in spectral and spatial resolutions of satellite imagery using airborne hyperspectral imagery with an application tomineral mapping in a metal deposit areaꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏ
ꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏ Yuya Kubo, Hoang Nguyen, Katsuaki Koike, Shuho Noda, Yukie Asano,Yu Kawakami and Kazuo Masuda

17Land use/land cover classification using light convolution neural network: a case study in Lao Cai, Vietnam ꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏ
ꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏ Hang T. Do, Venkatesh Raghavan and Go Yonezawa

19

Geophysical survey and observation system
Development of Geo-IoT platform for water quality monitoring ꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏ
ꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏꞏ Niroshan Bandara, Mitsunori Ueda and Venkatesh Raghavan

21第31回日本情報地質学会講演会 講演要旨集 1-2頁 2020年

Seabed2030 に向けた試み -日本周辺の海底地形データの提供について木戸ゆかり*

JAMSTEC bathymetry data contribution to Seabed2030 project
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
cho, Yokosuka, Kanagawa. E-mail: ykido@jamstec.go.jp

JAMSTEC, 2-15 Natsushima

キーワード：Seabed2030, GEBCO2020, 海底地形データ、DARWIN 航海データサイト、Key words : Seabed2030, GEBCO2020, Bathymetry, DARWIN data site

１．はじめに国立研究開発法人 海洋研究開発機構 (以下，JAMSTEC)
では，2019 年 10 月より分野融合型の“数理海底地形科学”
研究プログラムが立ち上がった (木戸，2020)．その中に過去の海底地形データを提供し，世界の海底地形データの一元化「Seabed2030」プロジェクトへ貢献する項目が含まれている．本稿では，プロジェクトの概要，JAMSTEC の所有するデータベースサイト「DARWIN（Data and Sample
Research System for Whole Cruise Information in
Jamstec）」の概要とそのデータベースから提供可能な海底地形データについてご紹介する．

２．Seabed2030 にむけて
Seabed2030 プロジェクトとは何か．これは，GEBCO(General Bathymetric Chart of the Oceans: 大洋水深総図)の国際水路機関と国際連合の共同プロジェクトの延長線上に求められた提案である．GEBCO は，全世界の海底地形図の作成と海底地形名称の標準化を行っている．その資金提供団体より 2030 年までに全世界の海底を 100m の解像度で海底地形図を作成する，という提案が「Seabed2030」である．ニュージーランドの NIWA (National Institute of
Water and Atmospheric Research Ltd, New Zealand) が日本周辺海域を含む太平洋域の取りまとめ機関であり，すでに 200m グリッドの GEBCO2020 の作成を手掛けている．今年 6 月に NIWA 主催で「The Nippon Foundation GEBCO Seabed2030 Project- South West Pacific Regional
Mapping Conference」がオンライン開催された．日本からは，海上保安庁海洋情報部，JAMSTEC からの参加があった．管轄域である太平洋域における活動状況の報告がなされた．NIWA はじめ，Geoscience Australia，NOAA/IHO，
Seabed2030 関係者など，
25 名ほどが参加した．
Seabed2030に向けての進捗，データ共有やマネジメントについての議論があったが，南半球はまだデータカバレッジが少ない状況である．そうした海域を埋めるため，機械・深層学習やベイズ理論，スパースモデリング手法などを用いる，というチームも JAMSTEC 内では形成されている（木戸，2020）．
データ密度差がある場合，不十分な量のデータから解像度の高い画像を合成し，既存の教師データから，より鮮明な海底地形図を作成する，といった研究テーマに取り組んでいる（例えば Hidaka et al., 2020; 桑谷，2018）．

３．日本周辺の海底地形データ
3.1 DARWIN データベースサイト
JAMSTEC では，DARWIN という航海データベースにより研究船舶データを公開している (第 1 図)．7 隻の船舶の調査航海の基礎情報であるメタデータ，海底地形，重力，地磁気といった航走中のデータ，潜航データ，岩石や堆積物サ
ンプルデータなどが登録され，検索や描画ができる．航跡図
や潜航データからは，クルーズレポート，文書カタログ，画像データとも紐づけられており，双方向のデータ検索が可能である (第 1 図）．

第１図 DARWIN データベースサイトとデータベース間連携図

第 2 図 研究航海策定から航海実施，モラトリアム期間を経てデータが公開されるまでのプロセスフローを示す．

2

第 2 図では，左から順に，研究航海の提案書が出され，採択後，様々な準備期間を経て，実施に至り，取得データの処理が済んで公開されるまでの一連のプロセスを示したものである．取り扱うデータや文書ごと，運用側の支援内容ごとに色を変えた表示となっている．研究航海の提案から，最適なツールの選択や実施に向けての航海準備，航海実施中のデータ取得，一次処理，データの QAQC，後処理，データベ
ースへの登録，一定期間を経てデータ公開まで，2 年から 5年といった年月がかかっていることを示す．なお海底地形
データに関しては，取得後，海上保安庁海洋情報部へ提出することが義務付けられている．
3.2 航跡図マップ表示
Seabed2030 プロジェクトへ貢献するためには，どのくらいの海底地形データがどの海域にあるのか表示し，検索により抽出作業が必要である．米国の NOAA/IHO (National
Oceanic and Atmospheric Administration, International
Hydrographic Organization) のデータサイトでは，世界の関連機関のマップ表示がまとめられている．かねてよりこのサイトに DARWIN での表示も統合したい，という依頼があったが，お互いのマップ表示図法が異なるため，統合化ができなかった．第 3 図に示す NOAA/IHO の DCDB (DataCenter for Digital Bathymetry) サイトで用いられている
マップ図法は，EPSG:3857 (Spherical Mercator Projection)
で あ る の に 対 し ， 第 4 図 の DARWIN サ イ ト で は ，EPSG:4326 (Equidistant Cylindrical Projection) である．

な統合表示が可能となった．図中の左側のレイヤー一覧に「Japan」の項目が加わり，選択すると，DARWIN に収録されている航跡図がオレンジ色にて表示されるようになった．統合表示が可能になり，今後のデータ提供がよりスムー
スになることが期待される．本講演では，DARWIN サイト
から抽出したデータから日本周辺の海底面の断層分布抽出
例を紹介する．

４．今後の課題
DARWIN サイトには，2008 年の運用開始以来，1000 航
海数を越える海底地形調査航海が登録されている．今後も定期的に増加していくことが予想される．そのため，外部からのアクセスに対して，ネットワークやサーバーに負荷のかからないよう表示が軽く，高速処理ができるような改善が望まれる．観測線に沿って，詳細な航海情報が表示され，検索や抽出機能の向上についても今後の課題となっている．

第 5 図 NOAA/IHO DCDB サイトの左側の国別表示の中に「Japan」のレイヤーが加わり，DARWIN データが統合表示されている．オレンジ色の線は，DARWIN に登録されているデータ，
緑色の線は，日本以外の国による海底地形航跡図を示す．

５．謝辞

第 3 図 NOAA/IHO DCDB のマップ表示．緑色の線は，日本周辺の日本以外の国による海底地形航跡図を示す．

DARWIN サイトと NOAA/IHO のデータサイトの統合表
示化にあたっては，本学会員の合資会社キューブワークスの北尾馨氏，産業技術総合研究所の西岡芳晴氏にアドバイスをいただいた．北尾氏には，プログラムコード変換にもお世話になった．この場をお借りして深謝申し上げたい．

文

献・サイト情報

木戸ゆかり (2020) JAMSTEC の新研究プログラム”数理海底地形”始動．情報地質，vol.31, no.1, pp.13-15.
桑谷立 (2018) 地球科学プロセス解明のためのデータ駆動型解析-地質学分野における応用例-．情報地質，vol.29,
no.2, pp.49-60. https://doi.org/10.6010/geoinformatics.29.2_49/,(確認日 2020 年 10 月 9 日)

海洋研究開発機構 (2016) JAMSTEC 航海・潜航データ・サン プ ル 検 索 シ ス テ ム (DARWIN).
http://www.godac.jamstec.go.jp/Darwin/ (確認日 2020 年
10 月 9 日)

第 4 図 DARWIN のマップ表示．黄色の線は，海底地形
航跡図を示し，赤い点は潜航調査点を示す．

上記のようなマップ表示図法の違いから統合表示ができな
か っ た ． 今 回 ， NOAA/IHO の 側 で ， EPSG: 4326 を
EPSG:3857 に変換するコードを付記し，第 5 図に示すようHidaka, M., Matsuoka, D., Kuwatani, T., Kido, Y., Kaneko,J., Kasaya, T. and Kikawa, E. (2020) Super-resolution
for seafloor topography using deep convolutional neuralnetworks. JpGU-AGU Joint Meeting, 12-16 July.
NOAA/IHO DCDB: https://www.ngdc.noaa.gov/iho/ (確認日 2020 年 10 月 9 日)

数理海底地形科学サイト：
http://www.jamstec.go.jp/msg/j/ (確認日 2020 年 10 月 9 日)

第31回日本情報地質学会講演会 講演要旨集 3-4頁 2020年

新型コロナによる地震検知能力の変化
石川有三

The change of detection ability for earthquakesby the new coronavirus
Yuzo Ishikawa
国立研究開発法人

産業技術総合研究所 つくば市東 1-1-1

E-mail:catfish@wa2.so-net.ne.jp

キーワード： 地震検知能力、新型コロナ
Key words : detection ability of earthquake, new coronavirus

１．はじめに人間はいろいろな活動によって地盤に震動を与えており
地震観測に携わる者は、そのようなノイズを避けるため，
鉄道や道路，工場が存在するところから離れた場所に観測機器を設置してきた．地上でのノイズが避けにくいところ
では，深井戸を掘って地中深くセンサーを設置するなどの努力をしてきた．しかし，それでも地震の検知能力が人間の社会活動によって変化することは指摘されていた（石川ほか，2008）．今回は新型コロナの影響で国によってはロックダウンが行われたり，非常事態宣言が発令されたりと社会活動が大きな成約を受けた．その影響は世界的に地動ノイズが低下したと指摘されている（Lecocq et.al,2020）．
ここでは震源カタログからその影響を調べて見た．

第 1 図．イタリアの震源分布．今年１月 1 日から 7 月 31 日まで．

２．地震検知力の変化
石川ほか(2008)では，日本，台湾，中国，スペインの地震カタログを利用して，検知力が日変化，季節変化などをすること示し，それらのパターンがそれぞれの地域の社会風習と密接に関連していることを示した．その際，微小な地震ほど社会活動による影響を受けやすいことを示した．
今 回 ， イ タ リ ア 国 立 地 球 物 理 ・ 火 山 研 究 所 （ Istituto
Nazionale di Geofisica e Vulcanologia）の地震カタログを利用した．第 1 図に今年１月 1 日から 7 月 31 日まで，マグニチュード 0.0 から 0.5 まで，深さ 30km 以浅の震源の分布を示した．イタリア中央部の震源群を切り出して（第1 図の長方形枠の中の）累積数の時間変化を第２図に示した．イタリアでは，全国ロッ
クダウンが 3 月 12 日から行
われ，5 月 4 日から段階的解除された．第 2 図の左側の青色縦線が 3 月 12 日 0 時を示している．累積地震数はこの
青線の少し後からそれまでの増え方の倍以上のペースで増えるようになっている．
第 2 図の右側青色縦線は，
5 月 4 日 0 時を示している．
震源数の急増のペースはこの頃まで続き，その後は増加のペースが少し落ちている．ただ落ちてはいるがロックダウンが行われる以前のペースよ
りかなり速い．このことから
5 月 4 日以降にロックダウン
は徐々に解除されてはいるものの，社会活動自体のレベル
は，ロックダウン以前の状態にはもどっていないと地震観測網で決定される震源数の変化から言える．

4

第 2 図．第 1 図の枠の中の震源の累積数の時間変化．１月 1 日から７月まで．縦軸の目盛りは 100 個毎．

このような検知力の変化は，日本の一元化震源でも若干見られる．気象庁一元化震源データで東京東部周辺の 2020
年 4 月 9 日から 6 月 9 日 24 時 00 分まで（非常事態宣言が，M1.0 以下，M マイナス 2.0 以上，
深さ 60km
出された期間）以浅の震源は８７個．2019 年の同じ期間，同じ条件の震源数は５７個．2018 年の同じ期間，同じ条件の震源数は７４個であった．したがって，非常事態宣言が出されていた期
間は，2018 年，2019 年の同じ期間で比べるとやや増えていたと言えるかも知れない．これは，日本ではロックダウンのような強制力を持った社会活動の制限を行わず，自粛というやや弱い制限で行った為かも知れない．
しかし，非常事態宣言の間は，東京の地動のノイズレベ
ルはかなり低下していた．第３，４図に東京の気象庁地震観測点の地動を 13 時 00 分 00 秒から１時間を示している（図は防災科技研のホームページから取得した）．第 3 図は非常事態宣言が出される前の 3 月 9 日で，第 4 図は非常事態宣言が出されている 4 月 13 日である．両者の地動ノイスの差は一目瞭然である．

文

第 3 図．気象庁東京観測点上下成分の 3 月 9 日 13:00:00 から１時
間の記録．

献

石川有三・安藤雅孝・中村浩二(2008)震源カタログから見える社会活動の特徴,地球惑星科学関連学会連合大会,S143-012.
Lecocq et.al(2020), Global quieting of high-frequency
seismic noise due to COVID-19 pandemic lockdown
measures, Science 11 Sep.,Vol.369,Issue 6509,
pp.1338-1343.DOI: 10.1126/science.abd2438

第 4 図．気象庁東京観測点上下成分の 4 月 13 日 13:00:00 から１時間の記録．

第31回日本情報地質学会講演会 講演要旨集 5-6頁 2020年

地球統計学に基づく MT 応答関数の空間分布の把握とその活用
山下凪*，後藤忠徳*（兵庫県立大），山口覚**（大阪市立大）Understanding and utilizing the spatial distribution of MT response
functions based on geostatistics
Nagi Yamashita*, Tadanori Goto(Univ of Hyogo), Satoru Yamaguchi (OCU)
Abstract: In the MT method, the underground resistivity structure has been estimated from thecharacteristics of the MT response function that changes with frequency. Furthermore, in order to reduce theinfluence of resistivity anomalies near the surface of the earth, analysis using the rotational invariant (Zssq) ofimpedance is progressing. However, the spatial distribution characteristics of Zssq have not been discussed. In
this study, the spatial resistivity and phase spatial distribution of Zssq obtained by numerical calculation using a
two-dimensional resistivity model were obtained and the characteristics were quantified. Here, we investigated
the spatial correlation of MT response functions using a geostatistic variant. Comparing the range of thevariogram and the spatial wavelength in advance, there is a tendency that the range is about 1.5 to 4.5 times thespatial wavelength, and the spatial wavelength can be calculated from the variogram of the MT response
function. As a result, a gentle positive correlation was found between the apparent resistivity and the spatial
wavelength of the phase. Focusing on the similarity of the spatial distributions of both, we verified whether
static shift can be discussed.
*兵庫県立大学生命理学研究科地球科学講座 Earth Science Laboratory, Graduate School of life Science,
University of Hyogo 2167 Syosya, Himeji, Hyogo 671-2280, Japan.
** 大阪市立大学理学研究科都市地盤構造学研究室 Department of Geosciences, Graduate School of Science,
Osaka City University, 3-3-138 Sugimoto, Sumiyoshi, Osaka 558-5858, Japan.

空白キーワード：MT 法, 比抵抗, 回転不変量, ヴァリオグラム
Key words : MT method, Resistivity, Rotation invariant, Variogram

1.

はじめに

MT 法では、周波数に伴って変化する見掛け比抵抗や位数に対して、それぞれの Zssq の見掛け比抵抗分布や位相分布について空間波長を算出し、比較を試みた。

相（MT 応答関数、MT レスポンス）の特徴に基づいて、地下の比抵抗構造の推定を行ってきた。特に近年では、地2.

回転不変量 Zssq

表付近の小スケール不均質による影響（スタティック・

MT 法探査でのデータを解析して得たインピーダンステ

ディストーション）を低減するために、インピーダンス

ンソルから、その座標の取り方や、比抵抗構造の異方性の回転不変量（Zssq）に基づいた地下比抵抗構造の解析を 考 慮 し な い イ ン ピ ー ダ ン ス の 回 転 不 変 量 、 Zssqが進められつつある。

(Rung-Arunwan et al., 2016,2017)が存在する。地表付

しかしながら、Zssq の空間分布の特性、特に水平方向の分布特性については、議論されていない。

近浅部の不均質構造の影響を軽減するため、Zssq を用いた比抵抗構造の解析行われている。本研究では、MT 応答

そこで本研究では、2 次元的な比抵抗構造を仮定して、関数の水平方向の空間分布に注目すべく、座標系などの数値計算よって得られた MT レスポンス（Zssq）の空間的考慮を省くため、Zssq の MT 応答関数を検証に利用した。

な分布を求め、これらの分布の特徴の定量化を行った。
ここでは地球統計学的手法のうちのヴァリオグラムを用

3.

MT 応答関数の空間分布特性検証

いて、MT レスポンスの空間相関性を調査した。またヴァ

回転不変量 Zssq の水平方向の空間分布特性を、以下のリオグラムモデルから得られる「レンジ」と空間分布の４つの二次元地下比抵抗モデルを用いて調べた。モデル

波長を予め比較し、双方の関係を調べた。本研究では合から MT 応答関数を求める Forward 計算には、ABIC 最小化

計 4 種類の地下構造モデルを想定し、3 種類の異なる周波による平滑化拘束付き二次元 MT インバージョンコード

6(Uchida, 1993)のを使用した。比抵抗モデルの計算範囲
は、水平距離 71.200km、鉛直距離 55.465km である。

6.

まとめ

本検証に用いた二次元比抵抗モデルから数値計算でABIC 最小化による平滑化拘束付き二次元 MT インバージ

Zssq の MT 応答関数を求め、その水平方向の空間分布を決ョンコード(Uchida,1993)の Forward 計算で、4 種類の比定した。水平方向への比抵抗異常体の影響は、異常体の抵抗モデルの MT 応答関数を求めた。そのうちの 2050Hz、水平幅よりも広い範囲に及んでいた。また、高周波数の128Hz、8Hz の見掛け比抵抗と位相の水平方向の空間分布

MT 応答関数ほど水平方向の構造の変化がすぐに反映されを求めた。4 モデルでの 3 周波数の Zssq 見掛け比抵抗とることがわかった。また、Zssq の見掛け比抵抗と位相の位相の、全 24 の空間分布に関して地球統計学の手法であ

空間分布のヴァリオグラムは、ともにガウスモデルで表るヴァリオグラムを用いて空間相関性の範囲を調べ、MT

現できることがわかった。図 6.1 の Zssq の見掛け比抵抗応答関数の空間分布特性の議論を試みた。

と位相のレンジの関係図から、それらは単純な相関性はないが、位相のレンジは±0.4km の範囲内で見掛け比抵抗4.

MT 応答関数のヴァリオグラムのレンジと一致することがわかった。同じヴァリオグラ

地球統計学的手法のヴァリオグラムについて、端的にムのガウスモデルで表現できることから、見掛け比抵抗説明する。ヴァリオグラムはデータの空間的連続性の把と位相の空間分布の形は似ており、ある程度のズレはあ握に用いられる。MT 応答関数のヴァリオグラムは、そのるものの、空間分布の広がりの大きさも相関性があると形状からガウスモデルでの表現が最適であった。

考えられる。

5.

7.

結果

4 モデルの MT 応答関数の空間分布の共通した特徴とし

参考文献

TawatRung-Arunwan,WeerachaiSiripunvaraporn,て、比抵抗異常体の影響は、その異常体の幅よりも広い

HisashiUtada, On the Berdichevsky average, 2016,

範囲に影響が及んでいた。また、高周波数の MT 応答関数

Physics of the Earth and Planetary Interiors, Volume

ほど水平方向の構造の変化がすぐに反映されていること

253, Pages 1-4がわかった。4 比抵抗モデルの MT 応答関数の空間分布のヴァリオグラムは、すべてガウスモデルでの表現が最適

T. Rung ‐ Arunwan, W. Siripunvaraporn and H.

であった。ガウスモデルでの表現の際に、モデルのシル

Utada ,2017, Use of ssq rotational invariant ofの値と、ヴァリオグラムのシルの値を一致させるという

magnetotelluric

条件の下で行った。見掛け比抵抗は一般的に常用対数をinformative properties for galvanic distortion , al.

とった値で議論に用いられる。また、見掛け比抵抗の空Earth, Planets and Space 69:80

impedancesforestimating

間分布のレンジは、真数と対数の場合でも、大きな差異はほとんどなかった。従って本研究では、見掛け比抵抗上嶋誠, 2009, MT 法による電気伝導度構造研究の現状, 地の対数の値と、位相のレンジの関係を図 5.1 に示した。

震 第二輯, 61 225-238

見掛け比抵抗と位相の空間分布のレンジは、単純な相関性はないが、±0.4km の範囲内で双方のレンジが収まるこ

Toshihiro

Uchidaとがわかった。

Development of FORTRAN Code for Two-Dimensional
Magnetotelluric

andInversion

Yasuo

Ogawa,

with

1993,

Smoothness

Constraint, 地質調査研究資料集,1993-205

正路徹也, 小池克明 2007, 「地球統計学」 ヴァリオグ
ラム―データの空間的連続性の解析日本地熱学会誌, 第29 巻, 第 3 号, 125-140 頁

物理探査学会, 2016, 物理探査ハンドブック 増強改訂版,
物理探査学会

図 5.1 見掛け比抵抗と位相のレンジの関係

第31回日本情報地質学会講演会 講演要旨集 7-8頁 2020年

数値シミュレーションによる低硫化系浅熱水性鉱床の生成プロセス解明へのアプローチ
冨田 昇平 *・小池 克明 *・高橋 洋 **・義山 弘男 ***Numerical simulation approach to clarification of generation process of
low-sulfidation epithermal deposits
Shohei Albert Tomita *, Katsuaki Koike *, Hiroshi Takahashi** and Hiroo Yoshiyama ****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** 伊 藤 忠 鉱 物 資 源 開 発 株 式 会 社 ITOCHU Mineral Resources Development Corporation, 5-1,
Kita-Aoyama 2-chome, Minato-ku, Tokyo 107-0061, Japan.
***西日本技術開発株式会社

West Japan Engineering Consultants, Inc., Denki-Bldg., Sunselco

Annex 8F, 1-1, 1-Chome, Watanabe-dori, Chuo-ku, Fukuoka, 810-0004, Japan.

キーワード：TOUGH2，熱水変質，鉱物沈殿，冷却，沸騰Key words: TOUGH2, Hydrothermal alteration, Mineral deposition, Cooling, Boiling１．はじめに

３．研究方法浅熱水性鉱床 (エピサーマル鉱床) は斑岩銅鉱床などと同様に主要な金属源であるが，その詳細な生成メカニズムは十分に解明されていない。低硫化系浅熱水性鉱床の鉱物沈
澱メカニズムとして，熱水の冷却，混合および沸騰などがあげられ，そのうち沸騰が最も重要な役割を果たすと考えられている (例えば， Simmons et al ., 2005; Clark and Gemmell,2018)。これらの研究は，浅熱水性鉱床の生成が複数のプロセスによって引き起こされることを示唆しているが，それらの時
間的・空間的な関係を明らかにした例はまだない。本研究では，これらを明らかにすることを目的に，低硫化系浅熱水性
鉱脈型鉱床の典型例である宮城県細倉鉛・亜鉛鉱床を対象に，鉱床生成モデルを構築し，数値計算により検証を行った。

冷水トラップのメカニズムを数値計算により検証する。解析
には，ダルシー則と質量・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。解析は前期，中期，後期に分けて行ったが，本要旨
では紙面の都合上，前期と中期についてのみ説明する。
3・1 前期の解析条件
数値モデルは細倉鉱床の主要鉱脈である富士脈を中心として，幅 542m，奥行 1km，鉛直方向 1200m とし，グリッド数
は幅方向，奥行方向，鉛直方向にそれぞれ 9，2，10 区分とした (図 1)。また，境界の影響を小さくするために解析領域の四方に 10km の緩衝領域を設けた。岩石区分は地質層序や熱水変質帯分布などから推定される水理地質区分を基に設定した (表 1)。岩石の物性値は，形成年代および岩相が細倉鉱床の岩石と類似する地熱地域の岩石物性値 (例えば，Kato et al., 2006) を使用した。
初期条件として，変質鉱物の安定温度を基に初期温度を20–130℃に設定し，地下水面を深度 350m に設定し，それ以深では静水圧を与え，表層は大気圧とした。境界条件として，側面を透水性境界，底面を不透水性境界とし，表層には20℃の水を 400mm/年(日本の平均地下水涵養量) の割合で流入させた。鉱脈の底面からは 300℃の熱水を 3.6kg/s の割合で流入するように設定した (図 1)。
3・2 中期の解析条件
中期では，前期の鉱化作用・熱水変質作用により岩石の空隙率と浸透率が低下したことに起因して，鉱脈 1 が鉱脈 2 に，透水層・断層破砕帯・断層角礫帯が低透水性

２．鉱床生成モデル
Takahashi (2017) は，細倉鉱床の変質鉱物の定量的研究により，細倉鉱床の形成過程を次の 3 つのステージに区分した。前期では，鉱脈に沿って上昇した熱水が帯水層で低温
地下水に冷却されることにより，鉱物が沈殿する。中期では，
熱水変質作用によって鉱脈周辺の透水 性が低下することで低温地下水の鉱脈への侵入が抑制され，その結果，鉱脈中の熱水温度が上昇して沸騰し，鉱物が沈殿する。後期では，熱水変質作用に伴うさらなる透水 性の低下に起因して鉱脈内の圧力が上昇し，やがて鉱脈頂部で角礫化が生じ，その結果，再び流体圧力が低下することで沸騰が生じ，鉱物が沈殿する。このような浅部帯水層の低温地下水が関連して引き起こす一連の鉱物沈殿プロセスを「冷水トラップ」と称した。

8

変質帯 (Low-Permeability Alteration Halo, LPAH) に変化したことを想定している (表 1)。岩石の物性値は前期と同様に類似の地熱地域における岩石物性値を参考に設定し，初期条件として前期の温度・圧力結果を与え，前期と同様の境界条件を設定した。ただし，中期における透水性の低下を考慮して，底面からの熱水の流入量を2.6kg/s とした。
第1表 岩石区分と岩石物性値
DensityRock classification-3(kg m )

Permeability
Porosity(m2)
horizontal vertical
5.0E-13

Thermalconductivity

Specific heat-1

(J kg °C )

(a)

1000
1000

Depth
(m)

-1

-1

1.0E-13(W m °C )
3.0
3.0

0.1

2.0E-14

2.7

1000

0.2

3.0

1000

0.2

1.0E-13
1.0E-15
8.0E-14

2.5

1000

2600

0.1

2.0E-172.0

1000

Vein 22600

0.2

5.0E-132.0

1000

LPAH stalk 1

2600

0.1

2.0E-142.0

1000

LPAH stalk 2
LPAH cap 1

2600
2600

0.1
0.1

1.0E-142.0E-14
1.0E-15

2.5
2.0

1000
1000

Vein 1
Fault-breccia zone

2600
2600

0.7
0.2

Fault-damage zone

2600

Permeable layer

2600

Semi-permeable layer

2600

Low-permeability layer

(a)

-1

(b)
Temp. (℃)
285

219

350

500
600
650
700
750
800

153

86

900

(b)

Layer

中して流れることが明らかになった (図2b)。鉱脈周辺の圧力は静水圧に比べて0.2 MPa程度上昇したものの，それ以外の場所ではほぼ静水圧であった。
また，LPAHの保温・遮水効果に起因して鉱脈およびその周 辺 で最 大 27℃ 温 度 が上 昇 し，その結 果 ，鉱 脈 内 (#32,#41, #50) において沸騰が生じ，中期鉱化作用が生じたと解釈できる (図2b)。中期における沸騰は最も品位の高い鉱石
サンプルの流体包有物分析からも確認されており，沸騰の位置とそこでの温度はシミュレーションと整合的である。

1000

Layer

1

1

2

3

4

5

6

7

8

9

1

1

2

3

4

5

6

7

8

9

2

10

11

12

13

14

15

16

17

18

2

10

11

12

13

14

15

16

17

18

3

19

20

21

22

23

24

25

26

27

3

19

20

21

22

23

24

25

26

27

4

28

29

30

31

32

33

34

35

36

4

28

29

30

31

32

33

34

35

36

5

37

38

39

40

41

42

43

44

45

5

37

38

39

40

41

42

43

44

45

6

46

47

48

49

50

51

52

53

54

6

46

47

48

49

50

51

52

53

54

7

55

56

57

58

59

60

61

62

63

7

55

56

57

58

59

60

61

62

63

8

64

65

66

67

68

69

70

71

72

8

64

65

66

67

68

69

70

71

72

9

73

74

75

76

77

78

79

80

81

9

73

74

75

76

77

78

79

80

81

10

82

83

84

85

86

87

88

89

90

10

82

83

84

85

86

87

88

89

90

HydrothermalHeatsourceHydrothermalheatsourcefluid source

fluid source

第 1 図 (a) 前期および (b) 中期での地質モデル，岩石区分，およびセル番号

４．シミュレーション結果と考察
4・1 前期鉱化作用
富士脈周辺の温度分布と熱水流動形態の推定結果を図2に示す。前期シミュレーションは地質観察から示唆された次の3点: (i) 低温地下水の流入による浅部での鉱脈内の熱水の温度低下 (図2a)，(ii)深度750–800mでの深部透水層から鉱脈への低温地下水の流入，(iii) 浅部帯水層における熱水の側方流動を再現している。計算による温度分布は熱水
変質帯分布とそれらの形成温 度から推定される温度分布と整合的である。圧力はほぼ静水圧状態であり，沸騰は生じていない。鉱脈内部の深部 (セル番号#68~#59) および浅部(#32~#23) で は 顕 著 な 温 度 減 少 ， そ れ ら の 中 間 の セ ル(#59~#32) では緩やかな温度 低 下 が現 れた。鉱 石 の品 位分布と比較すると，鉱脈内に緩やかな温度減少が生じた場
所では，珪化を伴って高品位の鉛・亜鉛が沈殿するのに対して，温度減少が大きい浅部では珪化を伴わず低–中程度の品位の鉛・亜鉛が沈殿したと考えられる。
以上の結果から，前期では熱水の冷却によって鉱化作用が生じたことが確かめられる。
4・2 中期鉱化作用
中期では，LPAHの形成に伴って，熱水が鉱脈内により集

20

1200

第 2 図 (a) 前期，(b) 中期における温度分布・熱水流動形態。凡例は(a) と (b) で共通。

５．まとめ
細倉鉱床をケーススタディとして，浅熱水性鉱床の形成プ
ロセスを数値シミュレーションで復元し，鉱物沈殿を誘発する
冷却，沸騰，および角礫化の3つのイベントからなる冷水トラッ
プのメカニズムを検証した。その結果，前期鉱化時には熱水は鉱脈を上昇し，浅部帯水層の低温地下水 と混合して冷却されたが，中期鉱化時になると熱水変質の進行に伴って形成される低透水性変質帯の遮水・保温効果により鉱脈内で沸騰が生じた。これらの結果から，冷水トラップは浸透率などの物性値の変化によって生じ，鉱脈形成において重要な役割を果たしていることを明らかにできた。なお，後期に関しては
Takahashi et al. (2020) を引用されたい。
文

献

Clark, L.V., and J. Bruce Gemmell, J.B. (2018) Vein
stratigraphy, mineralogy, and metal zonation of the
Kencana low-sulfidation epithermal Au-Ag deposit,
Gosowong Goldfield, Halmahera Island, Indonesia. Econ.
Geol., vol.113, no.1, pp.209–236.
Simmons, S.F., White, N.C. and John, D. (2005) Geologicalcharacteristics of epithermal precious and base metal
deposits. Econ. Geol., 100th Anniversary vol., pp.485–522.
Kato, H., Ariki, K., Kudo, S., and Abe, Y. (2006) Reservoir
modeling of the Appi geothermal field, geothermal
development promotion survey (NEDO). Geochemical
Journal, vol.28, pp.19–36.
Takahashi, H. (2017) Cold-water traps in epithermal veintype deposits (abs.). Abstracts with Programs, the Societyof Resource Geology, vol.67, p.55.
Takahashi, H., Tomita, S.A., Koike, K., and Yoshiyama, H.
(2020) A Cold-Water Trap as an Essential Process for the
Generation of Low-Sulfidation Epithermal Deposits:
Geological and Numerical Studies of the Hosokura Deposit,
Northern Japan (in press), Ore Geology Reviews.

第31回日本情報地質学会講演会 講演要旨集 9-10頁 2020年

講演要旨

スパースデータの内挿・外挿に適したニューラルネットワークと広域地温分布モデリングへの応用白家木優成*・久保大樹*・小池克明*

空白
Neural Networks for interpolation and extrapolation of sparse data and↓its application to regional modeling of subsurface temperature
空白
Yusei Ieki*，Taiki Kubo* and Katsuaki Koike*
空白*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．
Email: ieki.yusei.73v@st.kyoto-u.ac.jp

空白キーワード：ニューラルネットワーク， ニューラルクリギング， 温度検層データ， 伝導型,
対流型， 臨界点
Key words: neural network，neural kriging，temperature logging data，conductive type,convective type，critical point

空白
空白
１．はじめに温室効果ガス排出量削減のために，日本では再生可能エ
ネルギーの 1 つである地熱を用いた発電の促進が重要な課題となっており，特に発電量の大きい超臨界発電が注目されている．しかしながら，長いリードタイムや開発コストとリスクの大きさなどがこの促進を阻害しているとともに，超臨界発電に適した場所の特定も困難な状況にある．これ
らの解決を図るには，日本列島全域で地下深部までの地温分布を明らかにすることが不可欠であり，これは地熱資源
賦存量の正確な評価と開発コスト低減に貢献できる．地温
分布推定には温度検層データが用いられるが，データの深度範囲と地点数が限られており，クリギングなどによる従来の推定法では，深部まで適切には推定できない．これを可能にするために，本研究では Deep Neural Network(DNN)に注目し，バリオグラムにより DNN の学習規準に空間的相関構造を考慮する Neural Kriging(NK; Koike et al., 2001)を適用した.

２．解析手法
2.1 Deep Neural Network
本研究における DNN は入力層，3 つの中間層，出力層の5 層構造とし，中間層のユニット数は 128-128-128 と設定した．Gu ほか(1997)により座標を入力データ，測定値を出力データとするネットワークを構築することで任意の地点での値が推定できることが明らかとされている．そこで，本研究でも入力データは位置情報である(x，y，z)座標をそれぞれ標準化した値，教師データとなる計測データはその地点の地温を常用対数変換した後，標準化した値を用いた．最適化手法は Adam，活性化関数は ReLU と設定した．また，DNN における学習では，教師データ𝑡𝑖 と出力値𝑡𝑖∗ の誤差が最小となるようにユニット間を繋ぐ重み係数を更新する．その誤差は損失関数𝐸と呼ばれ，式(1)で表され
る．

𝒏

𝑬=

𝟏
∑(𝒕𝒊 − 𝒕𝒊∗ )𝟐
𝒏

(1)

𝒊=𝟏

ここで n はデータ数である．
2.2 Neural Kriging
地球統計学の基本的な手法の一つとして，セミバリオグ
ラムがある．セミバリオグラムはデータの空間的連続性の把握に使用される．これによりデータ間の距離と値の分散との関係が求められ，データの空間的な相関関係を定量化することができる．上記のように DNN により，任意の地点での値が推定できることがわかっているが，この推定値が測定値の空間分布則を満たすとは限らない．そこで，
NK では DNN の損失関数に推定値の誤差とセミバリオグ
ラムの誤差の両方を考慮する(辜ほか，1997)．この場合の損失関数𝐸を式(2)に示す．
𝒏

𝒎

𝒊=𝟏

𝒋=𝟏

𝟏
𝟏
𝟐
𝑬 = ∑(𝒕𝒊 − 𝒕𝒊∗ )𝟐 + ∑{𝜸(𝒉𝒋 ) − 𝜸∗ (𝒉𝒋 )}
𝒏
𝒎

(2)

ここで，𝛾(ℎ𝑗 ): 測定値に基づくセミバリオグラム，𝛾 ∗ (ℎ𝑗 ):推定値に基づくセミバリオグラム，𝑚: 2 つの推定点の組み合わせ数，ℎ𝑗 : j 番目のデータ組間の距離である．
本研究においてはさらに損失関数に閾値用の関数，および地温が深くなるにつれて増加する特徴を考慮するための関数を追加したものを NK の誤差関数と定義した．
2.3 物理則の考慮
地温の深度方向の変化には伝導型と対流型の二つのパターンが存在する．伝導型は熱が伝導のみによって伝えられるパターンであり，深くなるにつれて一定の割合で増加す
る．また，対流型は水やガスの対流により熱が伝えられるパ
ターンであり，ある深度まで地温が増加するが，それ以深ではほとんど変化しない．このような物理則を DNN，NK に考慮するためにボーリング地点(実測点)および推定点を伝導型と対流型に分割する必要がある．一般に深度 10 km までの平均地温勾配は 25～30 K/km とされている．そこで，

10

多田隈ほか(2011)に従い，実測点においてはそれぞれの検層
データに対し最小二乗法により傾きを求め，その傾きが 30
K/km より大きく活火山の周囲 50 km 以内に分布している
場合を対流型，それ以外を伝導型と設定した．また，推定点に対しては実測点の対流型を 1，伝導型を 0 として普通クリ
ギングを行った．DNN，NK の入力層に 1 ユニット追加し，
普通クリギングの出力値を入力することで物理則の考慮を行った．
2.4 精度評価方法
得られた推定結果に対して，本研究では Hold-out 法を用いて精度評価を行った．Hold-out 法とはデータを訓練用データと検証用データに分け，訓練データでモデルの学習を行い，評価用データでモデルの性能を評価するという方法である．また，訓練用データと検証用データの分割の方法としては 2 つの方法を採用した．1 つ目は内挿評価として，検層データのボーリング地点ごとにランダムで訓練用データ(90%)，検証用データ(10%)に分割する方法，2 つ目は外挿評価として検層データの浅い部分(90%)を訓練用データ，深い部分(10%)を検証用データに分割する方法である．評価関数
としては二乗平均平方根誤差である RMSE(Root Mean
Square Error)を利用した．

３．結果
3.1 NK の有効性検証
DNN，NK を利用した三次元地温分布推定結果を比較し，NK の有効性の検証を行う．第 1 図に内挿・外挿それぞれにおける検証用データの学習曲線を示す．これによると，内挿
評価，外挿評価のいずれにおいても NK により推定精度が上昇していることがわかる．

第 2 図 活火山分布と NK による標高別地温分布

第 3 図 臨界点等値面図
第 1 図 (a)内挿と(b)外挿に対する検証用データの学習曲線

3.2 NK による標高別地温分布と臨界点分布
NK を用いた標高別推定地温分布図を第 2 図に示す．活火山分布図と比較すると，地温が高いと推定された地点が活火山分布に概ね対応していることがわかる．また，-2000mまで到達しているボーリング地点数がわずか 20 点であるのにもかかわらず，-2000m 以深でも適切に推定できていることが明らかである．さらに NK を用いて臨界点(374℃，22．
1MPa)の等値面図を描いた．その結果を第 3 図に示すが，4000ｍで最も浅く那須火山帯や雲仙岳，霧島山付近において臨界点への到達が推定できる．

４．まとめ
本研究では DNN，NK と温度検層データを用いて日本全域における三次元地温分布推定を行った．その結果，NK の有効性を確認できたとともに，地点数や深度範囲が限られた温度検層データから地下深部までの地温分布の推定が行えることがわかった．また， NK により標高-4000ｍの那須火山帯や霧島山，雲仙岳付近で最も浅く臨界点に到達し，これ以外でも活火山付近において臨界点に到達すると推定で
きた．

文

献

Gu，B.，Koike，K．and Ohmi，M．(1997) Distribution
analysis of metalliferous vein using artificial neuralnetwork． Geoinformatics，8，15–21．
辜 彬・小池克明・大見美智人 (1997) 空間的分布則を考慮したニューラルネットワークによる不規則配置データの補間．情報地質，8，269–279.
JOGMEC 地熱データベース: https://geothermal-db-web．
jogmec．go．jp/
Koike，K.，Matsuda，S．and Gu，B．(2001) : Evaluationof interpolation
accuracy of neural kriging withapplication to temperature-distribution analysis ．
Mathematical Geology，33，421–448.
日本の構成温度プロファイルデータベース(データ集)， (独)日本原子力研究開発機構 東濃地科学センター:
http://www．jaea．go．jp/04/tono/siryou/welltempdb．
html
多田隈直幸・麻植久史・小池克明 (2011) 日本列島全域にわたる 3 次元地温分布のモデリングと考察．情報地質，22，
72–73．

第31回日本情報地質学会講演会 講演要旨集 11-12頁 2020年

Pluri-Gaussian simulation combined with principal component analysis fordelineating mineralized zones and ore solution flows
Vitor Ribeiro de Sá* and Katsuaki Koike**Graduate School of Engineering, Kyoto University, Katsura C1–2, Kyoto 615–8540, Japan.
E–mail: koike.katsuaki.5x@kyoto–u.ac.jp (K. Koike)Key words: Geostatistics, Stochastic simulation, Principal component analysis,
Pluri-Gaussian simulation, Geological model

1. Introduction
Sparsity and shortage of information is inherent tomost geostatistical projects. This pitfall makes modelers
puzzle over approaches to mitigate the setbacks andoptimize the available information. The combination ofdata-characterization and geostatistical methods can bea plausible way to minimize the problem.
This study aims to apply a combination of methods,
such as principal component analysis (PCA), and spatialmodeling techniques using conditional geostatisticalsimulations, turning bands (TBSIM) and pluri-Gaussian(PGSIM), to a real geochemical data set and lithologic
log data. The goal is to construct plausible 3D models ofgeochemical compositions and lithotypes in the study
area in order to identify the zones with more occurrenceof mineralization and propose a geological interpretationof fluid circulation in the study area.
The next sections introduce the study area and set out
the methodology and its perks to the current scenario.
Besides, the results are presented and discussed.
Although the methodology is applied to a specificenvironment of this study, such combination can be
widely used for a myriad of geological contexts.

2. Model Domain and Dataset
Following our preceding study (de Sá et al., 2020), a
200m700m250m domain, located around 1500m below
the sea level (mbsl) was selected (Fig. 1). Previous
geochemical studies have indicated that this area is richin Ba-Zn-Pb. The proposed methodology uses amulti-variate geochemical set (52 elements) and visualcore description information alongside X-ray diffraction(lithotypes) as input data for TBSIM and PGSIM
implementations, respectively. These data were sampledfrom six boreholes (black dots) spread along the E-W
direction, with variable lengths from 46m (borehole I) to
180m (borehole III). The lithotypes classification isbroadly based on whether polymetallic sulfide minerals
and hydrothermal alteration are present.
Borehole I was drilled in a mound and is regarded as adischarge zone of the hydrothermal system. Borehole VI
presented little evidence of sulfide and altered material
in its sample core descriptions and geochemical analysis,
being more likely a recharge zone. In addition, a seismic
survey of the area identified the development of a fault
between boreholes V and VI (dashed line).

Figure 1: Dimension of study area and its spatial distribution of
boreholes. The black line shows the location of cross-section
for geostatistical results in Figure 2. The dashed line shows
the location of fault identified by a geophysical survey.

3. Methods
The proposed methodology integrates geochemicalmeasurements and lithotypes. Firstly, the entire
multivariate geochemical data is centered log-ratio (clr)transformed and eight moderate-highly correlated
elements are selected, such as Zn, Pb, Cu, Ag, Ba, Cd, Sn
and Mn. These elements are not only statisticallycorrelated but also are the most representative ones inmineralized zones in hydrothermal systems (Pirajno,2009). Next, this subset is used as input to apply PCA,
which main products are principal component values (PCvalues). TBSIM uses this variable to spatially locate
highly mineralized zones and set iso-surfaces to separate
the sulfide-rich zones from impoverished materials.
Finally, PGSIM is individually run in each zone. The
following subsections briefly describe the main
characteristics under PCA, TBSIM and PGSIM.
3.1. Principal component analysis (PCA)
PCA is a powerful tool to examine the interactions
between the various variables and find the most efficientlinear combination of them. Its efficiency stems fromits capability of the first two or three principal
components, PCs, to gather the greatest amount of total
variance. PCA method reduces the dimensionality ofdata with many measured variables by transforming
these to a new, considerably smaller set of variables,
PCs.
3.2. Turn bands simulation (TBSIM)
The principle of TBSIM is to produce a non-conditional

12

simulation at first. That is, yielding a map that reflects
the variogram, but the data is not honored. Afterwards,
in order to correct it, a map is obtained by interpolating
the experimental error between the measured data andnon-conditional simulated value at each data point(Chilès and Delfiner, 1999).
3.3. Pluri-Gaussian simulation (PGSIM)
This methodology aims to simulate categoricalvariables by combining multiple multi-Gaussianvariables using multiple thresholds. The gist of PGSIM
is to yield two continuous Gaussian fields using standard
multi-Gaussian techniques. Therefore, these fields aretruncated to produce categories, which the thresholding
relies on the value of both Gaussian fields (Mariethoz
and Caers, 2015).

4. Results and Discussion
Three cross-sections along E-W were selected to depict
a conceptual model for an expected lithotypes
distribution (Fig. 2a).
By applying PCA considering the eight geochemicalelements, the eigenvalues and total variance of eight
PC’s are computes. PC1 retains most of the informationof the input data and accounts for 73% of total variance
whereas PC2’s variance is 12.3% and the sum of thevariances from PC3 to PC8 is as small as 14.7%.
Therefore, only PC1 was selected for TBSIM to locate
high-metal-content
zones
and
interpretthesulfide/sulfate mineralization process.
The TBSIM result is shown as an E-W verticalcross-section (Fig. 2b) with iso-planes of the PC1 values
which reveal that PC values greater than PC1 = 4 arethickly distributed underneath the sulfide mound,suggesting stockwork formation, and a horizontal andstratiform mineralization seems to occur from themound toward the east until the inferred fault.
Considering the stratiform mineralization and effects ofhydrothermal activity from the western boundary to theinferred fault, this subarea was divided into three zones
following the iso-plane of PC1 = 4 for PGSIM. The top
zone is mainly unrelated to hydrothermal alteration andcomposed of primary and reworked sediments. The
middle zone is a major mineralization zone containing
the massive sulfide mound, stockwork, and horizontal
and stratiform subseafloor sulfide layer. The bottom zone
mainly consists of pervasively altered rock.
These results resize the model domain to optimize the
PGSIM application. The easternmost limit was
rearranged to suit the distal edge of the polymetallic
sulfide body, shortening the E-W length from 700 to 500
m, while the vertical range remained unaltered.
The results of the PGSIM in each zone defined by
TBSIM are shown in the resized domain (Fig. 2c).
According to this model, the distribution of sulfide rocksuggests two fluid flows with high probability (redarrows). The ascent flows toward the sulfide mound andthe lateral flows from the stockwork zone toward its
adjacent permeable layers. The former flow may be
predominant because mineralization is concentrated on
the seafloor and in the shallow subseafloor. The latterflow induces large heat loss without forming a chimney
or mound and causes horizontal and stratiform
alteration and mineralization.

5. Conclusion
The combination of PCA and two geostatisticalsimulations, TBSIM and PGSIM are very efficient toclarify geologic structure and 3D distribution of metal
contents in the model domain. They can contribute to (i)construction of proper geologic and mineralization
models and (ii) identification of hydrothermal fluid-flow
systems and the accumulation mechanism of base metals
in seafloor hydrothermal fields.
Acknowledgement: We sincerely thank Dr. Tatsuo
Nozaki and Dr. Yutaro Takaya for providing the chemical
analysis data obtained by D/V Chikyu.

References
Chiles, J. P., Delfiner, P. (1999) Geostatistics: Modelingspatial uncertainty. Wiley.
de Sá, V. R., Koike, K., Goto, T.-N., Nozaki, T., Takaya, Y.,
Yamasaki, T. (2020) A combination of geostatisticalmethods and principal components analysis for
detectionofmineralizedzones
inseafloorhydrothermal systems. Natural Resources Research.
https://doi.org/10.1007/s11053-020-09705-4
Deutsch, C. V. (2002) Geostatistical reservoir
modeling. Oxford, Oxford University Press.
Mariethoz, G., Caers, J. (2015) Multi-point geostatistics:
Stochastic modeling with training images. Wiley.
Pirajno, F. (2009) Hydrothermal processes and mineralsystems. Springer.

Figure 2: Cross-sections along E-W showing (a) a conceptualmodel of study area, (b) E-W vertical cross-section along the line
in Figure 1, and (c) spatial modeling results of lithotype by
PGSIM. The arrows in (c) show the interpreted hydrothermal
fluid flows.

第31回日本情報地質学会講演会 講演要旨集 13-14頁 2020年

Identification of meteoric water incursion to a high-temperaturegeothermal reservoir by rare earth elements and isotope oxygen-18
analyses
空白
Riostantieka M. Shoedarto, Yohei Tada, Koki Kashiwaya, Katsuaki Koike
空白
Graduate School of Engineering, Kyoto University, Katsura C1-2-215, Kyoto 615-8540, Japan.
E-mail: riostantieka.mayandari.7x@kyoto-u.ac.jp

空白
Key words: Rare earth element, oxygen-18, geothermal monitoring

1. Introduction
In this study, we use Principal Component Analysis(PCA) to establish a relationship among rare earth
elements (REE), δ2H, and δ18O for clarifying mixing
process in the reservoir from previous recharge study by
Shoedarto et al. (2020). PCA has been frequently applied
to processing geochemical and other types of geoscience
data to enhance the interpretability of the components
as combinations of multiple variables (Grunsky, 1997;
Cheng et al., 2009). Amongst several geochemistry
methods, the H2 and O18 are widely known to identify
meteoric mixing in the reservoir. On the other hand,
REEs have been well studied as geochemical tracers inaqueous environments (e.g., Willis and Johannesson,2011).
The samples were obtained from seven active
geothermal wells in a high-temperature transitionalliquid to vapor reservoir, that is located geothermal fieldin the Southern Bandung, West Java, Indonesia. Thispower plant has been generating 275 MWe over the past
twenty years. Monitoring of the reservoir performance iscritical to minimize any undesirable effects in a timely
manner.

2. Methods

All of the samples were taken from the transitionalzone except for the GA-12 (Fig. 1) which was sampledfrom the liquid zone. They were analyzed for the REEs
using
an
Inductively
CoupledPlasma-Mass
Spectrometer (ICP-MS, Agilent 7500cx, Agilent
Technologies, U.S in Research Institute for Humanity
and Nature, Kyoto) and for δ2H and δ18O analyses in
Kyoto University using water isotope analyzer based on
cavity ring-down spectroscopy (L2130-i, Picarro Inc.,
U.S.). The δ denotes the ratio of the sample to thestandard VSMOW.
The variations in Ce, Eu, and total REEs are theresult of inherited source rock signatures and water rockinteraction (WRI) through the recorded sorption andfrom their REEs anomalies. To identify the anomalies
by considering the geological setting, normalization to
known materials such as Post Archean Australian Shale(PAAS; McLennan, 1989) is indispensable.
The REEs, δ2H and δ18O data compositions wereconverted into real number space by log-ratio transform.
By applying PCA function in the Origin program, thedata were reoriented to the greatest axis of variances
which becomes the 1st and 2nd principal components(PCs) in a bivariate plot (Fig. 3).

3. Calculation

The isotopic shift ratios for both δ2H and δ18O fromthe surface to the reservoir, δi, can be calculated asfollow (D’Amore et al., 1993):
δi = δl – xv  1,000 ln α
where xv and α denote vapor fraction and fractionation
factor of the isotope at a specific temperature between
liquid and vapor, respectively.
The δ2H and δ18O fractionations between liquidand vapor in the reservoir can be expressed as:δ2Hres = δ2Hsep – xv  1,000 ln α (δ2Hsep)
δ18Ores = δ18Osep – xv  1,000 ln α (δ18Osep)

where the subscripts “res” and “sep” denote thereservoir and separator, respectively. In thetemperature range from 0 to 374.1 C, ln α values forδ2H and δ18O are approximated by polynomial
equations of temperature T (in K, Horita andWesolowski 1995) as:
1,000 ln α (δ2H) = 1,158.8 (T 3/109) – 1,620.1 (T 2/106)+ 794.84 (T /103) – 161.04 + 2.9992 (109/T 3);
1,000 ln α (δ18O) = −7.685 + 6.7123 (103/T )– 1.6664 (106/T 2) + 0.35041 (109/T 3).

4. Results and Discussion
The results of δ2H and δ18O analyses reveal that
there are two groups of well fluids in Fig. 1. WY-1, GA11, and GA-12 wells had undergone water-rockinteraction (WRI), with GA-12 at the most advanced
stage. The waters of PB-1, GA-3, GA-13, and WY-2 areon the mixing line with PB-1 as the most diluted well as
it is located near to the Local Meteoric Water Line
(LMWL).

Figure 1. Two groups of water-rock interaction (WRI) andmixing are characterized by the δ2H and δ18O analyses.

14

Fluids that had been contacted with oxic
environment (recent meteoric recharge) usually show
negative Ce anomalies. From the spider diagram in Fig.
2, surprisingly the most diluted PB-1 and GA-3 have nosign of negative Ce anomalies. Normalizing to PAAS
gives a clear anomaly of HREE (heavy REE)
enrichments relative to LREE (light REE) as well as
negative Ce anomalies and positive Eu anomalies formost of the well samples (Fig. 2). Enrichments in HREE
are resulted from stable complexes forming with someligands and stay longer in the solutions. This implies
that all the fluid samples had interacted longer withreservoir rocks.
100

Log Sample/PAAS

10-1

10-2

10-3

10-4
GA-3
GA-13

PB-1
WY-2

GA-11
WY-1

GA-12

10-5
La Ce Pr Nd Sm Eu Gd Tb Dy Ho Er Tm Yb Lu

Figure 2. All samples showing HREE enrichments relative to
LREE, negative Ce (except for PB-1, GA-2, GA-3, and GA-5
wells) and positive Eu anomalies.

GA-12, GA-3, and PB-1 are well spread out along thePC1 axis in Fig. 3A, meanwhile a factor-loading plot in
Fig. 3B shows that the most significant variables for thecomponent 1 are the HREE and wells from the WRI
group. Gd, Dy, Er, Tm, Yb, and Lu are better distributed
along the PC1 axis. Eu including the rest of the REEs
and δ18O are spread out along the PC2 axis in Fig. 3B.

Positive Eu anomalies in the WRI group from Fig. 2
show that reservoir fluids had undergone hydrothermal
alteration and removal of Eu from the hot fluids during
the precipitation of secondary minerals. This is inagreement with the finding that Eu and Tm account forthe most influential elements in the WRI group. Fromthe score plot in Fig. 3B, the mixing group GA-3, GA-13,
and PB-1 are positively correlated to only the middle
REEs (Sm, Tb, and Ho). Conclusively, the mixing and
WRI groups are responsible for clustering their REEs
and δ18O samples.

5. Conclusion
Even though the δ2H and δ18O analysis present
signs for probable meteoric incursion for the wells in the
mixing line, there is still no correlation with the oxic
environments from Ce anomalies. It seems that the
mixing process in the δ2H and δ18O diagram aredominated by non-meteoric water fluids such ascondensate fluids. Mixing of meteoric recharge in PB-1
and GA-3 was confirmed with the score plot of PC1 thatcovered 77% of the variation. For this reason, the linear
mixing in Fig. 1 is not supposed to pass through the GA13 and WY-2 as there are more complex process otherthan mixing with colder fluid in those wells.
On the other hand, oxic environment from thenegative Ce is oppositely correlated with the WRI group.
Hence, wells in the WRI group have no contact withrecent meteoric water in the great depth. The HREE
enrichments from the spider diagram suggest solid hintof hydrothermal alteration and WRI for all the samples.
The WRI process in the reservoir that is reflected the
WRI group have positive correlation with not only Eu,
but also Gd, Dy, Er, Tm, Yb, and Lu. Those HREE could
be significant for WRI in the next research. The
approach using PCA for reservoir monitoring toascertain whether colder water incursion could be
predicted from the classification groups was explored.
Acknowledgement: We sincerely thank Star Energy
Geothermal (Wayang Windu) Ltd. for the collaborationon the Science and Technology Research Partnership for
Sustainable Development (SATREPS, Grant No.
JPMJSA1401) Project with JST, JICA, and InstituteTechnology of Bandung team.

References

Figure 3. The mixing wells PB-1 and GA-3 are well plotted in
the PC1 of the bivariate 2H and 18O plot (A), meanwhile the
WRI wells, GA-13 and WY-2 are located along the PC2. Basedon the REEs, the loading plot of the WRI group strongly
influences PC1, while the mixing wells have more influences in
PC2 (B).

Cheng, Q., Bonham-Carter, Greame., Wang W., Zhang, S., Li, W., Qinglin, X.,
2011. A spatially weighted principal component analysis for multi-element
geochemical data for mapping locations of felsic intrusions in the Gejiu
mineral district of Yunnan, China. Comput. Geosci. 37 (5), 662–669.
D’Amore, F.D., Ramos-Candelaria, M, Seastres, J., Ruaya, J., Nuti, S., 1993.
Applications of gas chemistry in evaluating physical processes in theSouthern Negros (Palinpinon) Geothermal Field, Philippines. Geothermics
22, 535-553.
Grunsky, E.C., 1997. Strategies and methods for the interpretation ofgeochemical data. In: Current Topics in GIS and Integration of Exploration
Datasets, Short Course, Exploration’97 Workshop, 145.
Horita, J., Cole, D.R., Wesolowski, D.J., 1995. The activity-composition
relationship of oxygen and hydrogen isotopes in aqueous salt solutions: III.
Vapor-liquid water equilibration of NaCl solutions to 350°C. Geochim.
Cosmochim. Acta 59, 1139-1151.
McLennan, S. M., 1989. Rare earth elements in sedimentary rocks: Influenceof provenance and sedimentary processes. Rev. Min. 21, 169–200.
Shoedarto, R.M., Tada, Y., Kashiwaya, K., Koike, K., Iskandar, I., 2020.
Specifying recharge zones and mechanisms of the transitional geothermal
field through hydrogen and oxygen isotope analyses with consideration ofwater-rock interaction. Geothermics 86, 101797.
Willis, S.S., Johannesson, K.H., 2011. Controls on the geochemistry of rareearth elements in sediments and groundwaters of the Aquia aquifer,
Maryland, USA. Chem. Geol. 285, 32-49.

第31回日本情報地質学会講演会 講演要旨集 15-16頁 2020年

Comparative Evaluation of Urban Growth Models
空白

空白
Pavithra JAYASINGHE*, Lakshmi N. KANTAKUMAR**, Venkatesh RAGHAVAN***,Go YONEZAWA***空白*Graduate School for Creative Cities, Osaka City University, 3-3-138 Sugimoto, Sumiyoshi-ku, Osaka
558-5858, Japan. E-mail: pavipj89@gmail.com**Bharati Vidyapeeth Deemed University, Institute of Environment Education and Research, Pune,
India.
*** Graduate School of Engineering, Osaka City University, 3-3-138 Sugimoto, Sumiyoshi-ku,
Osaka 558-5858, Japan.

Key words: Urban Simulation, Urban Growth Models, FUTURES, SLEUTH, MOLUSCE

空白
空白
１．Introduction
Models are useful tools for simplifying complex
socioeconomic and biophysical forces that influence therate and spatial pattern of landuse change and for
anticipating future evolutions. The landuse change driven
urban expansion is one of the most influential
transformation that can affect the natural and social
cohesion (Kantakumar et al., 2020). This may bereasoning the use of urban growth models to predict
urban expansion and its forms increasing gradually in thescientific literature. However, several open source urban
growth models are available and comparative analysis ofthese models is still missing. The attempt of this study isto evaluate the outputs of three urban growth models
namely,
FUTURES(FUTureUrban-Regional
Environment Simulation), MOLUSCE (Modules for Land
Use Change Simulations) and SLEUTH to constructquantitative, spatially explicit urban simulation using
Colombo as study area with identical inputs.

２．Data and Methodology
This study uses the urban area maps derived from 30m
spatial resolution Landsat data as input for model
calibration and validation. The data used along with thedata sources are shown in Table 1. FUTURES andMOLUSCE models require a site suitability surface andan estimate of the quantity of future urban growth.
SLEUTH model requires urban extents, roads and a userdefined exclusion layer that denotes the site suitability.
FUTURES model uses past population trends andprojected population to estimate per capita land demandwhen estimating the amount of future urban growth.
Table 1: Input data used in this study
Data
year
Data source
Landsat 5 TM
1997,2005,2008 USGS
Landsat 8 OLI
2019
USGS
Population
1991,2001,2012 Dept of Census
and Statistics
Road network
2013
JICA
Water bodies
2013
JICA
DEM
2000
SRTM 30m
Social infrastructure
2004
Survey Dept
(Hospitals, schools)
Growth centers
2010
Survey Dept
Administrative
2010
Survey Deptboundary

FUTURES model is a multilevel modelling framework
consists of three sub models namely, POTENTIAL,
DEMAND and PGA (Meentmayer et al., 2013).
POTENTIAL sub-model quantifies the site suitability
based on hypothesized environmental, infrastructural,and socioeconomic factors. FUTURES model uses logistic
regression to estimate transition potential. DEMAND
sub-model quantifies per capita land demand. PGA is astochastic patch-growing algorithm that determines theshape, size and distribution of urban patches.
SLEUTH is a cellular automata (CA) based urban
growth model (Clarke et al., 1997). The name of the modelis an acronym of inputs used namely, Slope, Land use,
Exclusion, Urban, Transport and Hillshade. SLEUTH
uses four growth rules namely, spontaneous, newspreading center, edge and road-influenced growths.
These four urban growth rules are performed sequentiallyin each growth cycle and are controlled by five-growthcoefficients dispersion, breed, spread, road gravity, andslope resistance coefficients. These growth coefficientsneed to determine by using model calibration withhistorical urban growth. Brute force calibration method
using Monte Carlo simulations with POP metric has beenused to determine these five coefficients in this study.
MOLUSCE is a CA based model developed as a plugin
for QGIS. MOLUSCE uses historical urban maps tocalculate area of change as a first step. One method canbe selected among four available methods; Artificial
Neural Network (ANN), Weight of Evidence, Logistic
Regression or Multi Criteria Evaluation to estimate thetransition potential in second step. We have applied ANN
for estimating the transition potential using distance toroads, growth centers, water bodies, schools, hospitals
and slope as explanatory variable. CA use the area ofchange and transition potentials derived in first andsecond step to simulate the urban growth.
In order to facilitate a fair comparison of simulation
capability of three models under study, the urban area
maps of 1995, 2005, 2014 and 2019 were used forcalibration/training. After calibration, we used 2008
urban area map to initiate the simulation to predict urban
extent of 2019. The simulation maps of three models werevalidated by comparing it remote sensing derived urban
area map of 2019 using a confusion matrix.

16

Table 2: Validation matrices for three models

Models

Producer
Accuracy

User
Accuracy

Overall
AccuracySpecificity

Matthews correlation
coefficient (MCC)

Figure of
Merit

Kappa

MOLUSCESLEUTH
FUTURES

0.27
0.61
0.36

0.44
0.31
0.31

0.98
0.93
0.96

0.98
0.93
0.96

0.31
0.39
0.29

0.2
0.26
0.2

0.75
0.66
0.69

(a)

(b)

(c)

(d)

Figure 1: (a)Observed urban area map and validation maps of (b)FUTURES, (c) SLEUTH and (d) MOLUSCE models

３．Results and Discussion
The urban growth models are approximation of complex
urban system. Thus, the validation of an urban growthmodel is essentials to determine whether the model iscapable of representing city growth with sufficientaccuracy (Kantakumar et al., 2019). The results ofvalidation are presented in form of hits, misses, false
alarms and correct rejections are presented in Figure 1
and the validation metrics in Table 2.
The results show that the, overall accuracies of all threemodels are over 90% indicates the higher agreement ofsimulated pixels both urban and nonurban at correct
locations. The overall accuracy of MOLUSCE model is thehighest compared to SLEUTH and FUTURES. It is
important to note, the use of overall accuracy cannot beinterpreted as a direct method of model capability, due topersistence of non-urban area is higher in the study area
in comparison to urbanized area (Kantakumar et al.,2019). Therefore, Matthews correlation coefficient (MCC)
was used to avoid unbalanced effect of persistence andchange. The MCC is higher for SLEUTH (0.26) comparedto FUTURES and MOLUSCE. The Producers accuracy of
SLEUTH model is comparatively higher than othermodels which explicit a higher capability of the model tosimulate urban pixels at the correct locations. Comparedto urban area growth 127.37sq.km during 2008-2019,
FUTURES, SLEUTH and MOLUSCE models simulated
148.91, 250.55, 77.10sqkm respectively. Among simulated
quantities, SLEUTH model showed over estimation and
MOLUSCE model showed an under estimation while
FUTURE model simulated closely correct quantity ofurban growth. As FUTURES uses sub region wise urbanchange and population growth to determine per capita
land demand which could be the reason for better
estimation of urban growth. The over estimation of
SLEUTH model simulations might be due to the reason of
only excluding water bodies from the development andallowing unrestricted growth at all locations without
considering site suitability. The underestimation of urban

growth by MOLUSCE model might be the reason forhigher accuracy in contrast with other two models.

４．Conclusion
Considering easy implementation with limited datarequirement, MOLUSCE could be identified as a modelwith an acceptable accuracy. FUTURES is a robust, easily
customizable model with flexibility in incorporation ofcomplex policy scenarios. As SLEUTH model isextensively used for urban growth studies, continuous
development of new extensions and usability has widely
explored. The aim of the study was to use identical inputs
to evaluate the performance of FUTURES, SLEUTH and
MOLUSCE models in their simplest status. The present
results reveals that keeping the variations of
implementation techniques and procedures involved inthese models, it is not fair to conclude which model isperformed better than other based on the current stage ofstudy. Thus, we are interested to carryout the study
further by customizing the models by using the same
method for estimating the transition potential modelling.

Reference

Clarke, K.C., Hoppen, S., & Gaydos, L. (1997). A self-modifying

cellular automaton model of historical urbanization in the San
Francisco Bay Area. Environment and Planning B: Planningand Design, vol.24, no.2, pp.247–261.
Kantakumar, L.N., Kumar, S., & Schneider, K. (2020). What

drives urban growth in Pune? A logistic regression and relative
importance analysis perspective. Sustainable Cities and Society,vol.60, 102269.
Kantakumar, L.N., Kumar, S., & Schneider, K. (2019). SUSM: ascenario-based urban growth simulation model using remotesensing data, European Journal of Remote Sensing, vol.52,
no.S2, pp.26-41.
Meentemeyer, R., Tang, W., Dorning, M., Vogler, J., Cunniffe, N.
& Shoemaker, D. (2013). FUTURES: Multilevel Simulations ofEmerging Urban–Rural Landscape Structure Using a
Stochastic Patch-Growing Algorithm. Annals of the Associationof American Geographers, vol.103, no.4, pp.785-807.

第31回日本情報地質学会講演会 講演要旨集 17-18頁 2020年

航空機ハイパースペクトル画像を用いた衛星画像の波長・空間分解能の向上と金属鉱床域での鉱物マッピングへの応用
久保 勇也*・グエン ホアン**・小池 克明*・野田 周帆***・淺野 友紀瑛***・川上 裕***・
増田 一夫***

Increases in spectral and spatial resolutions of satellite imagery using
airborne hyperspectral imagery with an application to mineral mapping ina metal deposit area
Yuya Kubo*, Hoang Nguyen**, Katsuaki Koike*, Shuho Noda***, Yukie Asano***,Yu Kawakami*** and Kazuo Masuda**** 京都大学大学院工学研究科, Graduate School of Engineering, Kyoto University. Kyoto University
Katsura, Nishikyo-ku, Kyoto 615-8540** 総合地球環境学研究所 Research Institute for Humanity and Nature, 457-4 Kamigamo Honzan,
Kita-ku, Kyoto 603-8047*** 石油天然ガス・金属鉱物資源機構, JOGMEC, Toranomon Twin Building, 2-10-1 Toranomon, Minatoku, Tokyo 105-0001

キーワード： リモートセンシング，ASTER，HyMap，ハイパースペクトル画像
Key words: remote sensing, ASTER, HyMap, hyperspectral image

１．はじめに観測衛星を利用したリモートセンシング解析は，金属鉱床の存在に関連する熱水変質鉱物を広域から抽出できるた
め，資源の一次探査法として広く適用されている．ASTERなどのマルチスペクトル画像は全地球をカバーしているものの，可視域から短波長赤外域にかけてのバンド数が少な
く，地表物質の識別精度が低いことに加えて，空間分解能が30 m 程度という欠点がある．一方，Hyperion などのハイパースペクトル画像はスペクトル分解能が高く，鉱物の識別精度は高いが，観測は軌道直下の狭い範囲に限られ，広域調査には適していない．このような両者の欠点を補完し，マルチスペクトル画像のスペクトル分解能の高解像度化を行う 手 法 と し て PHITA (Pseudo-Hyperspectral Image
Transformation Algorithm) が 提 唱 さ れ て い る (Hoang
and Koike, 2017; 2018)．
本研究では，PHITA を拡張し，空間およびスペクトル分
解能の両方のダウンスケーリングを目的として，航空機ハ
イパースペクトル画像への適用を行った．

area，Near North area，South area を切り出し，Training
area のデータに PHITA を適用し，Near North area，South
area を精度検証用に使用した．解析に用いた ASTER とHyMap の諸元を第 1 表に示す．

２．研究対象と解析データ
本研究では，オーストラリア・クイーンズランド州北部の領域を対象に選んだ．2006～2007 年にかけて，次世代鉱物マッピング (NGMM) プロジェクトの一環として，クイー
ンズランド州北部から 25,000 km2 のデータを収集するためにハイパースペクトル調査が実施された．
このプロジェクトでは，ハイパースペクトルセンサとして HyMap が使用され，幅 15 km で延長の異なる 25 の領域が調査された．ASTER および HyMap の取得範囲を第 1
図に示す．2 つの画像が重複している領域から Training

第１図 対象領域とした Queensland 州 Mount Isa 地区東部．

18

第１表 解析に用いた光学センサの諸元

ASTER

HyMap

分解能

15 m, 30 m, 90 m

4.6 m

観測幅

60 km

2.3 km

バンド数

14

125

̂
̂
𝐻
𝐻
∑𝑛𝑗=1(𝜌𝑖𝑗(𝜆) − 𝜇𝑖𝐻 )(𝜌𝑖𝑗(𝜆) − 𝜇𝑖𝐻 )PCC𝑖 =̂

RMSE（二乗平均平方根誤差）は回帰モデルの誤差を評価する．
̂𝐻
𝐻 (𝜆))2∑𝑛𝑗=1 √(𝜌𝑖𝑗(𝜆) − 𝜌𝑖𝑗

RMSE𝑖 =

３．手法
3.1 前処理
USGS 提 供 の Earth Explorer を 利 用 し て 取 得 し た
ASTER 画像には，DN（digital number）が格納されている．DN を放射輝度に変換した後に，大気補正を行い，大気の影響を取り除いて地表面の反射率データに変換した．次に幾何補正によって ASTER 画像と HyMap 画像の位置合わせを行った．また ASTER 画像を HyMap 画像の 1 ピク
セルのサイズ（4.6m）と一致させるため Bilinear 法により，画像補間を行った．
3.2 PHITAPHITA では，あるバンド i で位置 j のハイパースペクト𝐻
ル画像の反射率𝜌𝑖𝑗(𝜆)を，マルチスペクトル画像で n バンド
𝑀
分の反射率𝜌𝑏𝑗 (𝜆)の線形結合として以下のように表す．
𝑛𝐻𝜌𝑖𝑗(𝜆) = 𝛽0𝑖 + ∑ 𝛽𝑏𝑖
𝑏=1

𝑚
𝑀
∙ 𝜌𝑏𝑗
(𝜆) + ∑ 𝛽𝑐𝑖 ∙ 𝐼𝑁𝐷𝐸𝑋𝑐𝑗 + 𝜀𝑖𝑗
𝑐=𝑗

こ こ で 𝐼𝑁𝐷𝐸𝑋𝑐𝑗 は 反 射 率 デ ー タ の 補 助 情 報 を 意 味 し ，ASTER 画像でよく用いられる以下の 4 つ鉱物指数を選んだ．
OHI = (Band7/Band6) ∗ (Band4/Band6)
KLI = (Band4/Band5) ∗ (Band8/Band6)
ALI = (Band7/Band5) ∗ (Band7/Band8)
CLI = (Band6/Band8) ∗ (Band9/Band8)
多変量回帰に加え，オーバーフィッティングとモデルの正確性を評価するために，ベイジアンモデル平均法（BMA）
を適用した．

̂𝐻 (𝜆)𝐻− 𝜇𝑖𝐻 )2 √∑𝑛𝑗=1(𝜌𝑖𝑗(𝜆) − 𝜇𝑖𝐻 )2√∑𝑛𝑗=1(𝜌𝑖𝑗.

𝑛

PSNR（ピーク信号対雑音比）は画像復元の質の指標を表す．
𝑀𝐴𝑋𝑖2∑ℎ𝑖=1 10 log10 ()
𝑀𝑆𝐸𝑖
PSNR =,ℎ

𝑛

𝑀𝑆𝐸𝑖 =1
̂𝐻
𝐻 (𝜆))2∑(𝜌𝑖𝑗(𝜆) − 𝜌𝑖𝑗𝑛𝑗=1

第２表 擬似的 HyMap 画像とオリジナル HyMap 画像の類似度．

Area

PCC

RMSE

PSNR

Training

0.67

0.0413

19.96

Near North

0.71

0.0408

19.68

South

0.61

0.044219.45

4.3 Spectral reconstruction
反射率スペクトルが再現されているかを確認するかために，2×2=4 ピクセルを抽出し，スペクトルを平均した結果を第３図に示す．ピクセルは植生部分を選択した．これから高い再現性が確かめられる．

第３図 2×2=4 ピクセル上での Original HyMap と Pseudo
HyMap の反射率スペクトルの比較 (South area での例）．

４．解析結果ASTER 画像に PHITA を適用することによって生成された擬似的な HyMap 画像と HyMap オリジナル画像の類似性を評価するために，以下の 3 つの比較検証を行った．
4.1 色調による比較
3 つのバンドを (R, G, B) に割り当てたカラー合成画像
により，色調を比較した(第 2 図）
．これにより類似した色調が得られたことがわかる。

５．考察とまとめ
第 3 図よりスペクトルの形状や特徴的な吸収帯は再現できているといえる．よって，スペクトル分解能は概ね向上したと評価できる．しかし，第 2 表の PCC と PSNR の数値によると，擬似的な HyMap 画像は元の HyMap 画像を十分に再現しているとはいえない．これは ASTER と HyMap の
空間分解能が大きく異なることに起因する．よって，単にマ
ルチスペクトル画像を補間し，PHITA を適用するのみでは，
高解像度な HyMap 画像の特性を反映することができない．
空間分解能を向上させる手法を PHITA と同時に用いることが不可欠になり，現在その手法開発に取り組んでいるとことである．

文第２図 カラー合成画像の比較．

4.2 統計指標による比較
2 つの画像の類似度評価に 3 つの統計的指標を適用した．
3 つのエリア(Training area, Near north area, South area)
ごとに各指標を計算し，第 2 表にまとめた．
各指標は以下の式で定義される．ピアソンの相関係数は 2変量の相関を表す．

献

Hoang, N. T. and Koike, K. (2017) Transformation ofLandsat imagery into pseudo-hyperspectral imagery bya multiple regression-based model with application tometal deposit-related minerals mapping. ISPRS J.
Photogram. Rem. Sens. vol. 133, pp. 157-173.
Hoang, N. T. and Koike, K. (2018) Comparison of
hyperspectral
transformation
accuraciesof
multispectral Landsat TM, ETM+, OLI and EO-1 ALIimages for detecting minerals in a geothermal prospectarea. ISPRS J. Photogram. Rem. Sens. vol. 137, pp. 1528.

第31回日本情報地質学会講演会 講演要旨集 19-20頁 2020年

Land Use/Land Cover Classification using Light Convolution Neural
Network: a Case Study in Lao Cai, Vietnam
Hang T. DO*, Venkatesh RAGHAVAN** and Go YONEZAWA****Graduate School for Creative Cities, Osaka City University, 3-3-138 Sugimoto, Sumiyoshi-ku, Osaka 558-5858, Japan**, *** Graduate School of Engineering, Osaka City University, 3-3-138 Sugimoto, Sumiyoshi-ku, Osaka 558-5858,
Japan
Email: *dohanghumg@gmail.com, ** raghavan@osaka-cu.jp , *** yonezawa@osaka-cu.jp

Key words: LULC, LCNN, Remote sensing, RapidEye, Object-based

1. Introduction
Convolution Neural Network (CNN) is currently thestate of the art for many remote sensing
image classification tasks. By learning with multiple
hidden layers, CNN models have shown outstanding
accuracy in various applications (Masi et al., 2017, Rezaee
et al., 2018). Traditional CNN models which include
numerous convolutional layers are very time-consuming
and require a huge training data and computational
resources. In comparison, Light CNN (LCNN) with only
few convolutional layers can achieve high accuracy in ashort processing time by using a small number of training
samples (Song et al., 2019). In this study, pixel-based andobject-based LCNN is applied to establish Land Use/
Land Cover (LULC) map of Lao Cai area in Vietnam.

2. Methodology
2.1. Data and study area
The study area, a part of Lao Cai province, located in
the North of Vietnam covers an area of approximately 525
km2. The study area is the settlement area for ethnic
minorities. The main LULC classes are water, built-up,
mining/bare land, rice terrace, paddy field, non-forest
vegetation and forest.
RapidEye's sensors produce imagery in five spectral
bands at 5m resolution. In this study, 5 bands of RapidEye
image acquired on 9th September 2014 covering the study
area are used for LULC extraction. Reference polygon
samples of the 7 LULC classes were collected based on
visual interpretation of RapidEye image with verification
using Google Map (Figure 1). The reference samples cover
82.29 km2, which equals 14.9% study area.
2.2. Methodology
In CNN model, convolutional layer is the first layer
to extract feature maps from an input image. In
convolution, the filter moves through the entire input
image with the moving step decided by setting stride
hyperparameter. If the stride is 1, the filter is moved to 1
pixel at a time. Sometimes the filter does not perfectly fit
the input image size. Zero-padding is to pad the input
image with zeros so that the filter will fit the image.
Pooling layers are used to progressively reduce thenumber of parameters when the images are too large. In
fully connected layer, the feature maps extracted fromprevious layer are flattened into one-dimensional vector
and fed to a fully connected network. While theconvolutional layers learn the spatial features, the fully
connected layers learn the classification rule to extract
feature vectors by using an activation function. The
output of full connected layer is determined by using anactivation function.
2.2.1. PBIA and OBIA convolutional layer
Basically, in first convolutional layer, large filter sizes
could obtain better classification result than smaller filter
sizes considering the relation of a number of neighborpixels of input image. In this case, it is considered as
patch-based approach, or OBIA. However, when large
filter sizes are used, such as 5×5 and 7×7, the number ofparameters and computation cost increase drastically. To
resolve the problem, a 1×1 filter which generates only asingle parameter or weight for each channel of the input
image, and small filter size 3x3 were employed (Lin, et al.,2013). The 1×1 filter does not involve any neighbor pixels
in the input but works with the individual pixel itself. In
this case, the convolutional layer could be considered as
PBIA. However, the layer needed to be combined anonlinearity with other convolutional layers, allowing the
projection to perform non-trivial computation on the input
feature maps. In this study, CNN model with PBIA
convolutional layer is considered as PBIA-CNN, while themodel with OBIA convolutional layer is named OBIACNN.

Water
Built-up
Mining/Bare land
Paddy field
Rice terrace
Non-forest vegetation
ForestFig 1. Reference map of this study

20

2.2.2. LCNN and OBIA-LCNN
In CNN model, when the number of network layers
increase, the information in the neurons of the network is
continuously combined. Eventually, the network extracts
deep concepts and expresses abstract semantic features(Song et al., 2019). However,a deep network can lead totime-consuming and overfitting. To ignore thesedrawbacks, LCNN is applied for LULC classification inthis study. The workflow of PBIA-LCNN and OBIA-LCNN
are displayed in Figure 2. The two models have 3
convolutional layers. The first convolutional layer of
PBIA-LCNN filters the 3D input with 20 filters of size
1×1×5. In case of OBIA-LCNN, the first convolutional
layer includes 20 filters of size 3×3×5. The second andthird convolutional layers of PBIA-LCNN and OBIALCNN have 20 filters of size 2×2×20. Zero padding andstride equals 1 are employed. The last Softmax layer
which provides a probability distribution over 7 LULC
classes. Fully connected layers and pooling layers are not
employed. Instead, ReLU activation function and Adam
optimizer with a learning rate of 10-5 are used. The
number of epochs equals to 100 and early stopping
technique is applied, the training processing stops when
the different between two consecutive loss (r) is lower or
equals to 10-6. Google Colaboratory framework is selected
to implement the models in this study.
(a)Conv 1

Conv 2

Conv 3Soft-

3. Result and Conclusions
Figure 3 shows the result LULC maps of PBIALCNN and OBIA-LCNN using RapidEye image. Table 4.1
gives producer’s, user’s and overall accuracy of theclassification.
In PBIA, all LULC maps extracted from RapidEye
image produce high overall accuracies (Table 1). Amongthem, water, rice terrace and forest achieve excellent
accuracies, at 96%, 95% and 97%, respectively.
Mining/bare land, built-up, paddy field and non-forest
vegetation attain lower accuracies, at 89%, 92%, 88% and89%, correspondingly. The difference between producer’s
accuracies and user’s accuracies of all classes are small,less than or equal to 5%. Overall accuracy of theclassification is 94%.
Classification accuracies of all LULC classes in OBIA
are more than 87%. Similar to the PBIA, water, riceterrace and forest are the most accurate classes, at 97%,95%, 97%, respectively, followed by mining/bare land,built-up, paddy field and non-forest vegetation, at 91%,
93%, 87% and 90%, respectively. In general, the difference
between producer’s and user’s accuracies of individual
LULC classes are small, no more than 5%. Overall
classification accuracy is equal to PBIA, at 94%.
The result shows that both PBIA-LCNN and OBIALCNN are effective classification techniques for LULC
mapping. Moreover, the LCNN models have capability ofhandling large RS datasets to aid in monitoring LULC
change on a local as well as regional scale using RS
images.

max

(a)

Input
LULC classes(b)
Conv 1

Conv 2

Conv 3

Softmax

Input
LULC classes

Fig 2. Architecture of (a) PBIA-LCNN, (b) OBIA-LCNN
Table 1: Classification accuracy (MB: Mining/bareland,
NF: Non-forest vegetation)
Accuracy (%)
PBIA
OBIA
PA
UA
OA
PA
UA
OA
Water
97
96
96
98
96
97
Built-up
94
91
92
94
92
93
MB
90
88
89
90
91
91
Paddy field
83
88
88
85
90
87
Rice terrace
95
94
95
97
94
95
NF
90
88
89
89
91
90
Forest
96
97
97
98
96
97
OA
94
94
UA: User’s Accuracy, PA: Producer’s Accuracy, OA: Overall
Accuracy
LULC class

References
Lin, Min, Chen, Qiang, and Yan, S. (2013) Network in network.
arXiv preprint arXiv:1312.4400.
Masi, G., Cozzolino, D., Verdoliva, L. and Scarpa, G. (2017)
CNN-based pansharpening of multi-resolution remotesensing images, 2017 Joint Urban Remote Sensing Event(JURSE), pp. 1-4.

Water
Built-up
Mining/Bare land
Paddy field
Rice terrace
Non-forest vegetation
Forest(b)

Fig 3. LULC
classification maps(a) PBIA-LCNN,(b) OBIA-LCNN

Rezaee, M., Mahdianpari, M., Zhang, Y. and Salehi, B. (2018)
Deep convolutional neural network for complex wetlandclassification using optical remote sensing imagery. IEEE

Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations
and Remote Sensing, vol. 11, no. 9, pp. 3030-3039.

Song, H.; Kim, Y. and Kim, Y. A. (2019) Patch-Based Light
Convolutional Neural Network for Land-Cover Mapping
Using Landsat-8 Images. Remote Sensing. no. 11, 114.

第31回日本情報地質学会講演会 講演要旨集 21-22頁 2020年

空白
Development of Geo-IoT Platform for Water Quality Monitoring空白
Niroshan BANDARA , Mitsunori UEDA* and Venkatesh RAGHAVAN***

空白*Graduate School for Creative Cities, Osaka City University,
3-3-138 Sugimoto, Sumiyoshi-ku, Osaka 558-5858, Japan. E-mail: niroshansnj@gmail.com**Graduate School of Engineering, Osaka City University, 3-3-138 Sugimoto, Sumiyoshi-ku,
Osaka 558-5858, Japan.

Key words: Water Quality, Mobile Data Collection, Open Data Kit (ODK), IoT

空白
空白
１．Introduction
Water Quality Monitoring (WQM) is identified as amajor discipline in the field of environmental monitoring.
Numerous challenges in WQM have identified in recent
scientific literature (Kamaruidzaman et al., 2019).
Conventional methods for WQM are time consuming andexpensive task (Chen et al., 2020). Proliferation of mobile
phones and development of the Internet of Things (IoT)
have increased ubiquity of data collection by integrating
sensors and smartphones. Major development from thisstudy is to develop a platform by integrating mobile
phones and sensors which can measure the chemicalparameters of water. The quality of water bodies such as
rivers, ponds, and lakes can be evaluated by monitoring
parameters such as pH, temperature, and Electrical
Conductivity (EC), which are the most commonly usedindicators to monitor water quality. These parameters
are recoded along with the location information. The
system consists of spatial data acquisition, analysis andsharing and by following OGC standards which enables
spatial data proliferation.

２．Method and System Components
Open Data Kit (ODK, https://opendatakit.org/) thatprovides tools to facilitate collection and transmission ofgeoreferenced data to a centralized server is used for datacollection and aggregation. ODK consists of threemodules; namely ODK Build, ODK Collect and ODKAggregate. ODK collect is capable of recording GPS
location, text, multi-media content such as image, video,
audio and barcodes. External sensor recordings areinserted to ODK Collect using Sensor app(https://github.com/niroshansb/sensors_app) which is an
Android mobile application developed by this study.
The system consists with sensor device which includes
microcontroller, sensor signal converter modules andBluetooth module. Components and the connectivity ofdevices are illustrated in Figure 1. Conventional glass
electrode sensor has been used to measure pH (Stock
Keeping Unit (SKU): SEN0161 from dfrobot.com). The
pH sensor is capable of measuring values from 0 to 14
with ±0.1 (25 ℃) accuracy. The DS18B20 temperature
sensor (SKU:DFR0198 from dfrobot.com) which provides
9 to 12-bit temperature readings with ±0.5℃ accuracy

for －55 ~ 125℃ ranges over a 1-Wire communicationbus is selected to measure the temperature. EC ismeasured using analog electrical conductivity meter(SKU:DFR0300 from dfrobot.com). EC k=1 sensor isselected due to its suitability in water culture,
aquaculture for inland water bodies with the detection
range of 0 to 2,000mS/m along with ±5% accuracy(DFRobot EC Sensor wiki, 2020). Recommended
detection range for EC sensor is 100~1500 mS/m.

Figure 1: Schematic diagram of system components

Obtained
sensormeasurement
valuesofphysiochemical parameters of water and were firsttransferred via Bluetooth from sensor device to themobile phone. Transferred data were inserted into thefields in ODK Collect form. The data is achieved in ODKAggregate using the PostgreSQL database backend. A
Web-GIS client was implemented for visualization of fielddata with the integration of GeoServer and OpenLayers
JavaScript library. Furthermore, the collected data ispublished using OGC WFS standard. The workflow of thedeveloped system is elaborated in Figure 2.

Figure 2: Data flow of developed system

22

(a)

(b)

pH Values

Electric Conductivity

60

10
9

R² = 0.9247

50

DFRobot/Atlas

R² = 0.7882
R² = 0.8191

8
7

40

R² = 0.5518

30
20

6
6

7

8

9

10

10

20

25

30

35

HoribapH values compari son with Data set -2

40

45

50

55

HoribapH values compari son with Data set -3(c)

EC values with DFRobot productEC values with Atlas productTemperature
36
R² = 0.96

34

DFRobot

Laboratory experiment was carried out to evaluate
system performance and accuracy as shown in Figure 3.
Ten water samples were collected randomly from ponds
and Yamato river near Osaka City University. The
sensors are calibrated as per the instructions given by
the manufacturer. Values were recorded using ODKCollect app. Completed ODK Collect forms were uploaded
to the server. Furthermore, same samples were measured
using Horiba-D-74 water quality instrument. The
measurements show high coefficient of determination(R2) for both pH (0.99) and EC (0.89). The experiment
reveals the suitability of the system for field datacollection.

DFrobot

３．Performance and Accuracy Assessment

R² = 0.9628

32
30
28
26
24
24

26

28

30

32

34

36

HoribaTemp from EC probe

Temp from pH probe

Figure 5: (a) pH values,(b) Electric conductivity in mS/m, (c) Temperature in Celsius

５. Conclusion

Figure 3: Experiment setups in the laboratory

4. Data Collection and Results

The system is deployed to measure physiochemicalparameters of water in different locations along the
Yamato river, as a field experiment. Total 20 samples
were measured on the site from both the developed
system and Horiba-D-74.
Locations and data collection method is shown in
Figure 4. Samples were collected in a standard method
for water sample collection. The correlation between pH,
EC and temperature values obtained from Horiba-D-74
and developed system is illustrated in Figure 5. pHvalues are varying from 7 to 9 while EC has a significant
variation. The temperature show consistent values for all
20 samples. Considerable changes and low R2 (0.55) isnoticed while measuring the EC with DFRobot sensor
due to degradation of probe. Therefore, the EC sensor
was replaced with Atlas Scientific EC probe(ENV-40-EC-K1.0 from atlas-scientific.com) which has±2% accuracy for 0.5 to 20,000 mS/m measuring range
and data were collected again from the same experimentsites. Data from Atlas EC probe consistent measurement
and high R2 (0.92) compared to Horiba-D-74.
(a)

(b)

This study was conducted to identify the user
experience and limitations of the developed system whenusing for field data collection. Developed system has
several advantages such as capability of visualizing
readings on the interactive web interface based on
different locations near real-time. It enables monitor andidentify the changes from remote locations to the field.
Moreover, sensors can be replaced or added easily to thesystem. Additionally, data can be recorded and sent onsite. Similarly, data can be recorded offline as well. In
such situation, data can be transmitted when theinternet is available. More importantly, this system has
the capability of changing and adding parameters in datacollection from both human observation and externalsensor input data simultaneously.

6. Future Development

This system allows the fast and automated data
aggregation, sharing and visualization. Study identified
that in-situ water quality monitoring is not adequate toinvestigate water quality changes. Therefore, thecapability of the system will be extended by adding
continuous water quality measuring devices. The data
will be recorded in the same system from both in-situ andcontinuous monitoring.

Bandara,N.,

Reference

Raghavan,V.,

Yoshida,D.

(2016)Development of Field Data Monitoring and
Evaluation Platform using Customizable Mobile
Application and Web-Mapping Tool, Geoinformatics.,

vol.27, no.2, pp.114-115.
Chen F. L., Yang B. C., Peng S. Y., Lin T. C., (2020)

Applying a deployment strategy and data analysis
model for water quality continuous monitoring andmanagement, International Journal of Distributed

Sensor Networks, vol.16, no.6.
Kamaruidzaman N. S., Rahmat S. N., (2020) Water
Figure 4: (a) Sample collections and measuring method(b) Data collection points displayed on Web interface-GIS Client

Monitoring System Embedded with Internet ofThings (IoT) Device: A Review, IOP Conf. Series:

Earth and Environmental Science, vol.498, pp.1206812074.

第31回日本情報地質学会講演会
講 演 要 旨 集

2020年10月15日 発行
発行

日本情報地質学会〒225-0003 横浜市青葉区新石川3-22-1
国学院大学 人間開発学部内