Development of an automatic drawing scheme for stratigraphic column applicable to Mars

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2022年度は、柱状図を画像から自動的に作成するための第一段階である「露頭中における柱状図作成対象箇所の自動検出」に取り組み、機械学習技術を用いることによって予測精度が96%を超える地層露出領域抽出モデルの作成に成功した。試行・文献調査の結果、当初計画していた機械学習ライブラリ dlibよりも、全層畳み込みネットワークの1つであるU-netのほうが本目的（地層露出領域の抽出）に適していることが判明した。そのため、U-netを採用した学習スキームを構築・デモンストレーションを実施した。学習に必要となる追加データは3地点（伊豆大島、伊豆大瀬崎、三宅島）での現地調査にて取得した。学習の結果、95%を超える学習精度、96%を超える予測精度を達成した。デモンストレーションにより、地球上露頭画像からのみならず火星上露頭画像についても地層露出領域の抽出が適切にできることを確認した。火星上露頭画像については、探査衛星から撮られた画像とローバー搭載カメラで撮影された画像の両方で地層露出領域の抽出に成功した。これまでの取り組みについて、2022年度日本火山学会秋季大会、2022年日本惑星科学会秋季講演会、第24回 惑星圏シンポジウム等で逐次進捗報告しており、2023年5月開催の日本地球惑星科学連合大会でまとめを発表予定である。また、第一段階のまとめについての論文を執筆中であり、2023年上半期に投稿予定である。第二段階以降にもすでに取り組み始めており、当初の計画以上に研究を進められている。