文献

J-GLOBAL ID：202202292117255039   整理番号：22A1209637

リモートセンシングと機械学習の応用による深海底資源の探査と評価の自動化・精緻化への挑戦

Challenges for automation and resolution enhancement of exploration for deep seafloor resources by application of remote sensing and machine learning

著者 (2件)： 久保大樹 (京大) ,  桑谷立 (海洋研究開発機構)
資料名： 資源・素材学会春季大会(Web)  (資源・素材講演集(WEB))
巻： 2022  ページ： ROMBUNNO.3K0101-08-02 (WEB ONLY)  発行年： 2022年 
JST資料番号： U0984A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 解説  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： ・海洋国日本の深海底の豊富な金属やエネルギー資源の早期開発が期待される一方,圧倒的に少ないデータ取得の課題解決を目指す標記のプロジェクト1年目の実施内容を紹介。
・低コストで効果的な海底資源量評価手法開発が目的のプロジェクトの概要として,岩石サンプルの実測と3次元モデリング手法の両面から新たに取り入れる技術を解説。
・令和3年度主実施項目として,表面密着プローブでの窒素ガス圧時間変化によるプローブ型浸透率測定器の開発,ハンディ型3Dスキャナによる岩石形状計測での成果を紹介。

シソーラス用語： *海底資源 ,  *探査 ,  リモートセンシング ,  機械学習 ,  *プロジェクト ,  モデリング ,  画像処理 ,  海底岩石 ,  試料 ,  圧力 ,  浸透率 ,  プローブ ,  走査装置 ,  形状測定 ,  資源開発 ,  三次元測定
準シソーラス用語： 3Dスキャナ ,  3D形状計測 ,  *研究開発プロジェクト ,  三次元モデリング ,  *資源探査 ,  窒素ガス圧力

分類 (1件)： 鉱山,鉱物資源及びエネルギー資源一般  (UA01070A)

引用文献 (5件)：

• J. Scibek, I.R.Annesley: N.R. R., 30 (2021) 2909-2956.
• T. Kubo, N. Matsuda, K. Kashiwaya, K. Koike, M. Ishibashi,T. Tsuruta, T. Matsuoka, E. Sasao, G.W. Lanyon:Eng. Geol., 259 (2019) 105163.
• V.R. de Sá, K. Koike, T. Goto, T. Nozaki, Y. Takaya, T.Yamasaki: N.R. R., 30 (2021a) 2875-2887.
• V.R. de Sá, K. Koike, T. Goto, T. Nozaki, Y. Takaya, T.Yamasaki: Ore Geology Reviews, 135 (2021b) 104194.
• S.A. Tomita, K. Koike, T. Goto, K. Suzuki: Geophysical Research Letters, 47 (2020) e2020GL088681.

タイトルに関連する用語 (8件)： リモートセンシング ,  機械学習 ,  応用 ,  深海底 ,  資源 ,  探査 ,  評価 ,  自動化