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鉱物資源探査における光学センサデータの活用
JAXA ALOS3 ワークショップ
2012/12/13
独立行政法人石油天然ガス・金属鉱物資源機構
資源探査部 探査技術開発課
矢島太郎

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鉱物資源探査におけるリモートセンシングの活用
各種探査手法による探査ターゲットの絞り込み
広域概査
ステージ

フォローアップ
ステージ

精密調査
ステージ

リモートセンシング
空中物理探査

地質調査
地化学探査
物理探査

ボーリング

ASTERデータを利用した広域解析（チリ）RGB=321+ RGB=468+比演算+

2
リニアメント 有望エリアの抽出3

熱水により形成されるポーフィリーカッパー鉱床
ポーフィリーカッパー鉱床（斑岩銅鉱床）

低品位(<1.0%Cu)だが大規模鉱床を形成
Cu, Mo, Auを伴う
黄鉄鉱FeS2、黄銅鉱CuFeS2等の硫化物が、鉱石全体に鉱染状に認められる(From BHP Billiton: MINERA ESCONDIDA Merrill Lynch Investor Visit, Nov. 18, 2002)

熱水性金属鉱床モデル

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マグマ起源と天水起源の水が鉱床を形成
多くの鉱物は熱水によりもたらされるため、資源探査
では熱水が形成した変質帯を探すことが重要。
鉱床の大きさ（1km程度）と比較して、変質帯は水平的・垂直的に広い範囲で認められる（5km程度）。
鉱床を形成する熱水は中心で高温で、周辺で低温となるため、変質分帯を形成する。

(Modified from Corbett and Leach, 1998)

熱水により形成された変質帯

5Bajo de la Alumbrera, Argentina
プロピライト変質帯

フィリック変質帯

カリ長石変質帯
地表の熱水変質帯の様子（チリTambo鉱床）

黄鉄鉱FeS2や黄銅鉱CuFeS2等の酸化による鉄ヤケ鉱床として開発される前のポーフィリーカッパー鉱床の変質帯
From Sillitoe (1995)
Photograph by Sillitoe, 1971: looking NE

熱水により岩石中に生じた変質及び変質分帯

6

衛星光学センサーのバンド数

画像解像度 (m)VNIR SWIR TIR

30
変質鉱物の識別に有効な波長域。

3012018x24 18x24

153090ASTERのスペクトル解像度で識別可能な鉱物
鉄酸化物鉱物のスペクトルパターン
USGS spectral library
VNIR域に特徴

ASTER spectral patterns7

変質鉱物のスペクトルパターン
USGS spectral library
SWIR域に特徴

ASTER spectral patterns

吸収要因の例

SWIR域

Al－OH
分子伸縮

Mg－OH
等
VNIR域

Fe2+ - Fe3+等電子遷移プロセス

ASTER 鉄酸化物マッピング

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鉄酸化物鉱物のスペクトルパターン
USGS spectral library

ASTER
鉄酸化物画像ASTER spectral patterns

VNIR域に特徴

12

ASTER data
大気補正
比演算b2/b1

黄鉄鉱FeS2や黄銅鉱
CuFeS2等の酸化による鉄ヤケを抽出

9ASTERによる変質帯抽出Escondida mine (Chile)
SWIRフォールスカラー画像

SWIR比演算画像

変質帯の識別変質分帯の識別赤：アルーナイト変質
カオリナイト変質
緑：イライト変質
青：プロピライト変質

ピンク色を呈する部分が酸性～中性変質帯

青緑色を呈する部分がプロピライト変質帯

緑

R:G:B=B4:B6:B8

R:G:B=B4/B6:B5/B6:B5/B8

赤ASTER SWIRフォールスカラー画像(R:G:B=4:6:8)
アルーナイト、カオリナイト

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バンド６に吸収が認められる変質鉱物は

セリサイト

緑レン石、緑泥石
RGBR

GB

ピンク～赤色を呈する

バンド８に吸収が認められる変質鉱物は

R

GB
緑色を呈するASTER SWIR
比演算カラー画像

11比演算により、変質分帯を識別
バンド5と6に吸収

ASTER SWIR比演算カラー画像

R:G:B = b4 / b6 : b5 / b6 : b5 / b8orb4 / b5
バンド6に吸収b4/b6
orb4/b5b5/b6

アルーナイトカオリナイト
セリサイト
緑レン石
緑泥石

バンド8に吸収b5/b8

12ASTERによる変質帯解析
ポーフィリーカッパー鉱床

Meiduk mine (Iran)

VNIRフォールスカラー画像

SWIR変質帯画像

SWIR比演算画像

R:G:B=b3:b2:b1

R:G:B=b4:b6:b8

R:G:B=b4/6:b5/6:b5/8（JOGMEC, 2007）

ASTERによる変質帯解析
ポーフィリーカッパー・高硫化銅金鉱床

13El Tambo / El Indio mine (Chile)

VNIRフォールスカラー画像

SWIR変質帯画像

SWIR比演算画像

R:G:B=b3:b2:b1

R:G:B=b4:b6:b8

R:G:B=b4/6:b5/6:b5/8（JOGMEC, 2012）O plus E 12月号

14ASTERデータを用いた技術移転
D.R. ofCongo
Tanzania

AngolaZambiaNamibia

Malawi Mozambique

Zimbabwe
Botswana

Madagascar

Mauritius

Lesotho Swaziland
South Africa

SADC
Countries

JOGMECはボツワナに地質リモートセンシ
ングセンターを開設し、SADC諸国にリモセン技術の技術移転を行い、各種レアメタル確保のための共同調査等を実施している。
日本製のデータを利用することが技術移転する上で重要である。

ASTERのVNIR、SWIRデータで識別できない
探査上重要な鉱物

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レアアースを含む鉱物はVNIR域に特徴的な吸収パターンを有する。
→識別にはハイパースペクトルデータが必要。
Bastnaesite

Euxenite

Synchysite

Carbonatite

ZirconXenotime

15

DEMデータから得られる地質情報

16

DEMデータ解析により、客観的な地質情報が得られる。

DEMデータによる地形図

DEMによる解析図

既存地質図

ASTERに関するまとめ

17• ASTERのVNIR-SWIRデータは熱水性鉱床の探査における変質帯を明らかにするための変質帯解析に有効である。
– 実際に日本への資源獲得に寄与している。

• しかし、ASTERのVNIR-SWIRデータは基本的にはバンド1、バンド2を用いた鉄酸化鉱物の識別、バンド5、バンド6、バンド8に吸収が認められる鉱物しか識別できない。
• 変質帯・変質分帯の抽出は、基本的に誰もがASTERデータを利用することで可能となるため、ASTERデータを用いて、新たに有望な変質帯を抽出することは難しい状況となっている。

ハイパースペクトルセンサの必要性

18• 今や資源はお金では買えない状況になりつつある。日本は自身で資源探査・開発を行い、資源を獲得しなければ生き延びることができない厳しい状況にある。
– リモートセンシング技術は資源探査にとって欠かせない重要なツールとなっている。
– リモートセンシングによる技術移転は資源保有国との友好関係を構築し、さらに資源保有国における資源開発を行うための重要なツールにもなっている。

• これからはASTERのVNIRやSWIRデータが識別できない鉱物を識別することが資源探査では重要となる。
• そのためにも、競争力を有する「国産」のハイパースペクトルセンサーの開発と打ち上げは、資源探査への寄与と日本への資源の安定供給のために重要である。