産総研ら, AI処理したカラーレーダー画像公開

産業技術総合研究所(産総研),産総研・東工大 実社会ビッグデータ活用 オープンイノベーションラボラトリの研究グループは,産総研が保有する人工知能処理向け計算機であるABCIを用いて衛星マイクロ波センサーPALSARが取得した全てのSARデータの画像処理を行ない,地表面の状態に応じて色分けされたカラーレーダー画像を作成してオープン&フリーポリシー(CC BY)で公開したニュースリリース)。

衛星データは観測領域が広いため取得するデータ量が多く,従来は衛星の観測能力と取得したデータを処理する計算機能力にギャップがあり,取得した全データをタイムリーに全数処理することが困難なため選択的なデータ処理が行なわれてきた。

また,近年では衛星能力の向上に伴い観測の広域化,高解像度化が進み取得されるデータ量が一層増加しており,衛星が取得したデータのタイムリーな全数処理が,衛星データの提供者と利用者の双方から求められている。

産総研では資源探査を中心にJERS-1(OPS,SAR),ASTER,PALSAR,HISUIといった衛星搭載センサーの開発や利用法の研究,新規センサー開発に関する研究を行なってきた。

最近では衛星データの中でも,画像の判読は難しいが天候や昼夜の影響を受けないSARデータに注目し,地表面上のモノや変化を容易に識別・認識するための研究を進めている。

今回は,ABCI上での衛星データ処理の実用性を確認するため経済産業省と宇宙開発事業団(現 宇宙航空研究開発機構)が開発したPALSARのデータを用いて評価・検証を行なった。

ABCIを用いて,5年3ヶ月(2006年1月~2011年4月)のPALSARの運用期間中の全データ(約200万シーン,700TB)の画像処理を行ない,画像処理時間や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データ分析手法の一つである散乱電力分解を施して,地表面の状態に応じて色分けしたカラーレーダー画像を作成し,熱帯雨林の計画外の違法伐採や稲作での季節性など,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。

専門性の高いSAR画像を容易に解釈できる画像処理事例とともに,全世界を対象とするカラーレーダー画像のオープン&フリーポリシーでの公開により,衛星データ利活用への参入障壁を低減でき,産業界での新たな衛星データ利用の促進やグローバル観測という衛星観測の利点を活かした地球規模の社会課題の解決(違法森林伐採や食糧生産管理など)への貢献が期待できるとしている。

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