Representation and Integration of Geological, Geophysical and Remote Sensing Data

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Abstract
鉱物資源探査においては, 地球化学, 地球物理, およびリモートセンシングを含む地質学的な野外データを解析し解釈するため, 基礎図上に重ね合わされる.最近の計算機応用によるGIS (地理情報システム) は, これらのデータの空間的特性や, 定量的モデル化の枠組を正確に了解することがないまま組み立てられている.探査地域や探査対象における利用可能な地質学的データセットは, 不完全で不正確なことが多い.本研究では, 探査データの空間的かつ地表スペクトル的特性を考えることにより, 新しい情報表現による方法を示す.その方法としては, 基礎確率手法, デンプスター・シェイファー (Dempster-Shafer) 法と呼ばれる根拠確信関数手法, そして, ファジィ推論的手法である.これらの手法の基礎概念は異なっているものの, 最終結果を適切に解釈することができれば, 相似する結論を得ることが期待できる.更に重要な点として, 従来の定性的手法と比べ, より正確な結果を求めることができると期待されることが示される.本研究では, 実際のデータは扱わず, 画像データと地質, 地球物理データを重ね合わせて表示するために使われるエキスパート・システムのための推論機構を考察した.空間的に不完全な情報集合に対しては, ベイズ統計による方法は困難で, デンプスター・シェイファー法が処理可能であったが, その結果は誤差の多いものであった.ファジィ集合による推論方法では, 空間的に不完全な情報集合でも適切に扱えるものの, 誤差と不確実性の拡大を防ぐことはできなかった.この課題に対して, Jacknife型擬似変数推定法が事後情報の処理を適正化して解決の糸口を与えるであろう.

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