図1 ABCI上でのレーダー画像のカラー化
図2 南米における森林伐採の様子
図3 越後平野における稲作の時系列変化
産総研：衛星画像をカラー化し公開：PALSAR/全地球観測データ活用：
AIST: Colorized and released satellite images: PALSAR/Global observation data：
AIST：彩色和发布的卫星图像：PALSAR /全球观测数据利用
産総研：
－地表面の状態に応じて色分けした画像を、地球規模で作成し、一目で理解可能に－
開発の要約：
- ABCIでPALSARの全データ画像処理を行い、地表面の状態を表すカラーレーダー画像を公開
- オープン＆フリーポリシーでの公開、衛星データ利活用への参入障壁を低減
- グローバル観測という衛星データの利点を活かし、地球規模の社会課題を解決
開発の経緯：
産総研・東工大が、 実社会ビッグデータ活用した、 オープンイノベーションラボラトリを開設。
人工知能処理向け計算機であるABCIを用いて、システム開発。
- 衛星マイクロ波センサーPALSARが取得した全てのSARデータに対して、画像処理を実施。
- 全世界を対象に、地表面の状態に応じ、色分けされたカラーレーダー画像を作成。
- オープン＆フリーポリシー（CC BY）で以下のサイトで公開。
https://gsrt.airc.aist.go.jp/landbrowser/index.html
今回、ABCIを用いて、
- 5年3ヶ月（2006年1月～2011年4月）を対象に、
- PALSARの全データ（約200万シーン、700TB）の画像を処理、
- 画像処理時間、画像品質の観点から実用性を評価した。
さらに、地表面の状態を詳細に解析するために4偏波モードで取得されたデータに、
- SARデータ分析手法/散乱電力分解を施し、
- 地表面の状態に応じて色分けを行い、
- カラーレーダー画像を作成し、
広範囲な地表面の時系列変化が容易にわかることを示した。
SAR衛星：
夜間や降雨時にも観測でき、世界中の地表面情報を定期的に取得できる。
今回、地表面上のモノや変化の識別・認識が容易となるカラーレーダー画像を作成し公開しました。
- 大規模違法伐採監視や
- 広域での米の生産量管理、
- グローバルな水産管理、
- インフラ保全、
地球規模の社会課題解決への貢献が期待できる。
https://www.aist.go.jp/aist_j/press_release/pr2020/pr20200522/pr20200522.html
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