論文の概要: Using Machine Learning for Lunar Mineralogy-I: Hyperspectral Imaging of Volcanic Samples

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.22617v1
• Date: Fri, 28 Mar 2025 17:01:57 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-31 15:31:06.185017
• Title: Using Machine Learning for Lunar Mineralogy-I: Hyperspectral Imaging of Volcanic Samples
• Title（参考訳）: 月状鉱物学における機械学習の利用-I:火山サンプルのハイパースペクトルイメージング
• Authors: Fatemeh Fazel Hesar, Mojtaba Raouf, Peyman Soltani, Bernard Foing, Michiel J. A. de Dood, Fons J. Verbeek, Esther Cheng, Chenming Zhou,
• Abstract要約: 本研究は,オリービンとピロキセンに着目して,月の物質と類似した火山試料の鉱物組成について検討した。 400 nmから1000 nmの超スペクトルイメージングを用いて,イタリア・シチリア北部,エオリア諸島の火山活動型島バルカノの試料の反射特性を解析するデータ立方体を作成した。 我々は、スペクトルプロファイルを分類するために、K平均、階層クラスタリング、GMM、スペクトルクラスタリングなどの教師なしクラスタリングアルゴリズムを適用した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.3764231189632788
• License:
• Abstract: This study examines the mineral composition of volcanic samples similar to lunar materials, focusing on olivine and pyroxene. Using hyperspectral imaging from 400 to 1000 nm, we created data cubes to analyze the reflectance characteristics of samples from samples from Vulcano, a volcanically active island in the Aeolian Archipelago, north of Sicily, Italy, categorizing them into nine regions of interest and analyzing spectral data for each. We applied various unsupervised clustering algorithms, including K-Means, Hierarchical Clustering, GMM, and Spectral Clustering, to classify the spectral profiles. Principal Component Analysis revealed distinct spectral signatures associated with specific minerals, facilitating precise identification. Clustering performance varied by region, with K-Means achieving the highest silhouette-score of 0.47, whereas GMM performed poorly with a score of only 0.25. Non-negative Matrix Factorization aided in identifying similarities among clusters across different methods and reference spectra for olivine and pyroxene. Hierarchical clustering emerged as the most reliable technique, achieving a 94\% similarity with the olivine spectrum in one sample, whereas GMM exhibited notable variability. Overall, the analysis indicated that both Hierarchical and K-Means methods yielded lower errors in total measurements, with K-Means demonstrating superior performance in estimated dispersion and clustering. Additionally, GMM showed a higher root mean square error compared to the other models. The RMSE analysis confirmed K-Means as the most consistent algorithm across all samples, suggesting a predominance of olivine in the Vulcano region relative to pyroxene. This predominance is likely linked to historical formation conditions similar to volcanic processes on the Moon, where olivine-rich compositions are common in ancient lava flows and impact melt rocks.
• Abstract（参考訳）: 本研究は,オリービンとピロキセンに着目して,月の物質と類似した火山試料の鉱物組成について検討した。 400 nmから1000 nmの超スペクトルイメージングを用いて,イタリア・シチリア北部,エオリア諸島の火山活動型島バルカノの試料から採取した試料の反射特性を解析し,9 つの領域に分類し,それぞれスペクトルデータを解析するデータ立方体を作成した。 我々は、スペクトルプロファイルを分類するために、K平均、階層クラスタリング、GMM、スペクトルクラスタリングなどの教師なしクラスタリングアルゴリズムを適用した。 主成分分析では、特定の鉱物と異なるスペクトルシグネチャが示され、正確な同定が容易になった。 クラスタリングのパフォーマンスは地域によって異なり、K平均は0.47のシルエットスコアを獲得し、GMMは0.25のスコアしか得られなかった。 非負のマトリックス因子化は、オリービンとピロキセンの基準スペクトルと異なる方法でクラスター間の類似性を特定するのに役立った。 階層的クラスタリングは最も信頼性の高い手法として出現し、1サンプルのオリビンスペクトルと94 %の類似性を達成したが、GMMは顕著な変動を示した。 解析の結果, 階層法とK平均法の両方が全測定値の誤差を低くし, K平均法は推定分散およびクラスタリングにおいて優れた性能を示した。 さらに、GMMは他のモデルと比較してルート平均二乗誤差が高かった。 RMSE分析により、K-Meansは全ての試料の中で最も一貫したアルゴリズムであると確認され、ピロキセンに対するウルカノ地域のオリビンの優位性が示唆された。 この優位性は、古代の溶岩流や溶岩の衝突でオリービンに富んだ組成が一般的である月の火山活動と類似した歴史的形成条件と関連していると考えられる。

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