地質調査総合センター研究資料集、no. 767

機械学習に基づく地震信号分類器と観測点アソシエーション手法
Machine Learning-Based Seismic Signal Discriminator and Station Association Method

寒河江 皓大^*1, 矢部　優^*1, 内出 崇彦^*1

^*1産業技術総合研究所 地質調査総合センター 活断層・火山研究部⾨

Kodai Sagae^*1, Suguru Yabe^*1 and Takahiko Uchide^*1

^*1Research Institute of Earthquake and Volcano Geology, Geological Survey of Japan, AIST

内容紹介：

　機械学習に基づくテクトニック微動の検出手法を開発した。この手法は、スペクトログラム画像から地震・微動・ノイズを判別する機械学習モデル (DiET) と、信号の判別確率をもとに複数観測点での検出結果を取りまとめる (GrASP) によって構成されている。本資料は、これらの手法に関する Python コードとその使用方法を提供する。

• 本研究資料集の本文PDFファイル: 320KB（gsj_openfile_report_767_ja.pdf）
• 本研究資料集のソフトウェアZIPファイル: 5.2MB（GSJ_open.zip）

受理日：2025年4月23日

引用例：

寒河江皓大・矢部優・内出崇彦 (2025) 機械学習に基づく地震信号分類器と観測点アソシエーション手法, 地質調査総合センター研究資料集, no. 767, 産業技術総合研究所地質調査総合センター.

Contents:

　We developed a machine learning-based method for tectonic tremor detection. The proposed method consists of two components: DiET, a machine learning model that classifies spectrogram images into earthquakes, tremors, or noise signals; and GrASP, a framework that associates detection results from multiple stations based on their signal probabilities. This document provides how to use these methods, along with Python test codes.

• Manual : 320KB（gsj_openfile_report_767_en.pdf）
• Software: GSJ_open.zip : 5.2MB（GSJ_open.zip）

Citation:

Kodai Sagae, Suguru Yabe and Takahiko Uchide (2025) Machine Learning-Based Seismic Signal Discriminator and Station Association Method, Open-File Report of Geological Survey of Japan, AIST, no. 767.