衛星データは、今日の世界の主要な問題についての見識を深めてくれます。この業界は急速に進化しており、Mapboxもその進化に対応し、我々のプラットフォームをより良いものにするべく、一貫して取り組んでいます。

MapboxのGeospatial Software EngineerであるBill Morrisは、Mapboxでその取り組みに携わっている一人です。彼は2022年にSatSummitに参加し、衛星業界や世界開発の専門家たちの話題まで、多くのことを学びました。そこで今回は、ダイナミックな衛星画像の世界で注目しているトレンドや今年期待することについて紹介したいと思います。

データの可用性

衛星画像には非常に多くのデータが存在します。過去数年間で何百もの民間の衛星が打ち上げられました。これらの衛星は、パン1個程度の大きさからスクールバスまでの大きさのものまであり、1時間に数ペタバイトの画像を生成しています。

利用可能なデータの規模は、想像以上に大きく、ニューヨーク市の全人口でも、宇宙からのセンサーによって毎日収集されるすべての画像を分析するには足りないといわれています。

解像度の向上

新興の衛星プロバイダーは、今後の衛星コンステレーションで解像度を上げることを目標としており、AlbedoやEOI Spaceは10cmの解像度を目標としています。既存のプロバイダーであるMaxar、Airbus、Planet、Blackskyはいずれも、ネイティブ解像度25cm、HD画像作成能力15cm以上の衛星を計画しています。解像度の向上により、衛星事業者は北米・ヨーロッパ・オーストラリアで主に使用されている航空機による観測システムと競合できるようになりました。

加えて、航空機が定期的に運航していない地域においては、航空機よりも解像度が高い画像を提供することも可能になってきます。

機械学習

人工知能の一種である機械学習は、コンピュータシステムが明確な指示なしで学習・適応できるようになることであり、アルゴリズムや統計モデルを用いてデータのパターンを分析し、推論することができるというものです。

この数年で、人工知能の解釈の自動化はいっそう進んでいます。

SatSummit 2022では、これらの最新動向について、いくつかのセッションが開催されました。

• 新たなオーケストレーションツールについて
• 高性能アルゴリズムについて
• データ構造化の新たなアプローチ方法

これらの高度な技術は、さまざまなソリューションに応用することができます。災害後の評価モデルでは、建物の相対的なダメージスコアを割り出すことができるようになりました。また、個々の畑や大陸全体の収穫量を予測することもできます。（OneSoil社の取り組みをご覧ください）

機械学習の最先端の自動化解釈においても、分類モデルのトレーニングにOpenStreetMap（OSM）データを使用することから脱却したようです。

OSMデータは優れたフィルタリングツールとして機能しますが、実際のトレーニングデータの区切りは状況に依存するため、個々のOSM貢献者の精度に依存することはできないというのが専門家の一般的な意見です。そのような中で、オープントレーニングデータの新しいソースが注目されています。

紛争と危機

地球観測技術の進歩は、ウクライナ紛争をはじめ世界のさまざまな紛争現場で応用されています。その応用例としては、以下のようなものがあります。

欧州宇宙機関のセンチネル1号は、合成開口レーダー（SAR）データとハイパースペクトルセンサーを用いて、北東流第2パイプラインの妨害工作の可能性があるという情報を取得しました。

時間分解能が指数関数的に向上するため、場所によっては1時間に何度も見ることができ、車や船の動きを1台1台追跡することが可能になります。これまでは軍事力の領域で利用されてきましたが、民間でも利用できるようになりつつあります。

米国国務省は特徴検出モデルを用いて、ウクライナの穀物貯蔵インフラへの被害を評価しました。この評価では、2022年2月にロシアがウクライナに本格的に侵攻して以来、ウクライナの推定5800万トンの作物貯蔵能力の約14.57％が紛争の影響を受けていると結論づけています。

クラウドネイティブアーキテクチャ

衛星画像におけるもう一つの大きな変化は、ほんの数年前までは黎明期にあったクラウドネイティブの標準規格やフォーマットが採用されたことです。

クラウド最適化GeoTIFFs（COG）や時空間資産カタログ（STAC）は、リモートセンシングデータの整理、保存、共有のための主要なアーキテクチャとなりました。

一方Zarrのような新しいプロトコルは、サポートされていないフォーマットにクラウドネイティブアーキテクチャの利点を提供しており、またGeoParquetのような進歩により、同様の方法でベクトルデータをストリーム配信できるようになることが期待されています。

ラスターチームは現在、既存のデータカタログの機能を拡張するために、pgSTACやTiTilerのようなツールに着目しています。熱意がある人々がどれほど早く技術を進歩させることができるかの例として、元MapboxのVincent Sarago氏は、新しいフォーマット用のrasterioプラグインを数日で書き上げました。

シミュレーションと3次元化

MapboxのImagery Products and PartnershipsのリーダーであるAlistair Millerは、SatSummit 2022で3Dとデジタルツイン技術に関するパネルに参加し、多次元データの現時点での応用について現実的な見解を示しました。

また、インテリアや史跡のフライスルーアニメーションなどのユースケースや、遊び心のある画像オーギュメンテイション、3D風景上をカメラが移動するなどの映像的な可能性についても議論しました。

データの抽出や作成も、最近では大きな飛躍を遂げています。前述のファイルフォーマットの進化は、ここにも当てはまります。Zarr、TileDB、GeoParquetは、n次元配列の処理に重点を置いており、特に点群の最適化に適していると思われます。

また、パネリストが3Dデータやアプリケーションの将来性を議論する一方で、会場とのディスカッションでは、VR/デジタルツイン技術の活用が非常に進んでいる分野が出てきているという見解も示されていました。

今ご紹介したのは2023年の衛星画像のトレンドのほんの一部です。

Mapboxプラットフォームの機能をさらに詳しく知りたい方は、Mapboxの衛星画像ページをご覧いただくか、アカウント登録をして詳細な情報をご利用ください。

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＊本記事は、Mapbox Inc. Blogの翻訳記事です。