1.挨拶

こんにちは 

2024年入社 東京配属の花井陽一と申します。

一浪一留した上、留年までしているので、かなり年食ってます（26歳）。

この記事では、大学での研究内容について紹介します。

2.研究紹介

私が大学4年生の一年間と修士での二年間の研究の内容について紹介します。

配属された研究室は、リモートセンシングを主に行っているところでした。

リモートセンシングというのは、リモートでセンシングをするということです。

いろんな波長帯の電磁波を使って、離れたところからデータを集めて、それを解析するといった感じです。

ある人はドローン、ある人は航空機、ある人はLiDAR、そして私の場合では人工衛星をつかって収集したデータで研究を行いました。

研究の内容は、衛星画像からスギ林とヒノキ林を機械学習で分類するというものです。

まず使用した衛星画像について

私が使ったSentinel-2という衛星は、一画素あたり10m×10mの解像度で、可視光である青緑赤の3つに加えて、赤外線などを含めた全13個の波長帯を観測できます。

同じ型の人工衛星を二基用いて、5日間の周期で観測を行います。

これらの衛星画像の特徴を利用して、複数の波長帯と複数の時期の画像によって、スギとヒノキを分類する上でどの時期のどの波長帯で分類が行いやすいかを評価しました。

結果として、740nmと1613nmの波長帯の情報が分類に有効で、時期は3月から4月のデータが有効ということがわかりました。

また、精度は80～

詳しい理由まではわかりませんが、春先はスギの開花があるのでヒノキと比較して茶色みがかかることが理由と思われます。

3.衛星画像の良さ

衛星によるリモートセンシングのいいところは、人が立ち入れないところでも調査できるというところにあります。

森の奥深くでも、砂漠でも密林でも、そして紛争地帯でも、衛星の目からはすべてが見通せます。

また、衛星の種類によっては、観測データをオンラインで入手できるものも多く、観測日からそれほど時間を経ずにデータが入手できるため、迅速な情報が手に入れられます。

衛星は地球の周りをまわりながら一定の周期で定期的に観測されるため、時間による変化が見つけやすいというのもいい点です。

他にも衛星画像の面白さはたくさんありますが、今のところはこの辺にしておきます。

まとめ

私の説明で少しは衛星画像の良さが伝わりましたでしょうか？

私の使用していたSentinel-2のデータは無償でダウンロードできますので、気になった方はぜひ使ってみてください。

ご閲覧ありがとうございました。