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

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:

  1. 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
  2. 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
  3. 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。

  1. 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。
  2. 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。
  3. 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、

  1. 5年3ヶ月(2006年1月~2011年4月)を対象に、
  2. PALSARの全データ(約200万シーン、700TB)の画像を処理、
  3. 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、

  1. SARデータ分析手法/散乱電力分解を施し、
  2. 地表面の状態に応じて色分けを行い、
  3. 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。

  1. 大規模違法伐採監視や
  2. 広域での米の生産量管理、
  3. グローバルな水産管理、
  4. 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

LandBrowserについて | 研究チーム | 人工知能研究センター

https://www.airc.aist.go.jp/gsrt/lb-intro.html