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 UniversityKatsura, 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 ImageTransformation Algorithm) が 提 唱 さ れ て い る (Hoangand 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，Southarea 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14125̂
̂𝐻𝐻∑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．
̂𝐻𝐻 (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 + ∑ 𝛽𝑏𝑖𝑏=1𝑚𝑀∙ 𝜌𝑏𝑗(𝜆) + ∑ 𝛽𝑐𝑖 ∙ 𝐼𝑁𝐷𝐸𝑋𝑐𝑗 + 𝜀𝑖𝑗𝑐=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.

𝑛PSNR（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 =,ℎ𝑛𝑀𝑆𝐸𝑖 =1̂𝐻𝐻 (𝜆))2∑(𝜌𝑖𝑗(𝜆) − 𝜌𝑖𝑗
𝑛𝑗=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
hyperspectraltransformationaccuracies
ofmultispectral Landsat TM, ETM+, OLI and EO-1 ALIimages for detecting minerals in a geothermal prospectarea. ISPRS J. Photogram. Rem. Sens. vol. 137, pp. 1528.