ニューラルネットワークを用いた鉱脈分布の解析
1997 年 8 巻 1 号 p. 15-21
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1997 年 8 巻 1 号 p. 15-21
鉱脈の空間分布は採鉱計画を策定する上で最も重要な要素となる.本研究では浅熱水性鉱脈型の金鉱床を対象とし, 鉱脈の空間分布の把握に, 切羽のカラー画像とニューラルネットワークを適用した.解析では照射条件の相違の影響を除去するためにRGBデータをHISデータに変換し, これから分類と空間推定を行う2種類のニューラルネットワークシステムを構築した.分類のニューラルネットワークでは, 各画素の座標値とHISデータから, 切羽画象を鉱脈部と母岩部とに分け, さらに鉱脈部を高品位部, 中品位部, および低品位部とに細分する.空間分布推定のニューラルネットワークでは, 切羽ごとの分類結果と切羽の座標に基づいて, 切羽間の任意の位置における鉱脈の分布を推測する.解析の結果, 鉱脈は品位の程度に応じて細かく分類され, 鉱脈の空間分布の特徴も良く抽出されたので, 構築したニューラルネットワークシステムの有効性が明らかになった.
