衛星画像のトップトレンド

衛星データは、今日の最大の世界的な問題への洞察を提供します。業界は急速に進化しており、Mapboxは常にその進化を追跡し、当社のプラットフォームが遅れを取らないように取り組んでいます。Mapboxの地理空間ソフトウェアエンジニアであるBill Morrisは、その取り組みに取り組んでいるMapboxの従業員の1人です。SatSummitへの参加から、衛星業界のリーダーやグローバル開発の専門家の間で話題になっていることを常に把握することまで、Billは2022年に多くのことを学びました。そこで、彼が特定した、ダイナミックな衛星画像の世界で注目すべきトレンドと、「ピクセルピープル」が今年最も楽しみにしていることを紹介したいと思います。

データの可用性

衛星画像の主な変化は、次の3つの言葉で要約できます。それは、非常に多くのデータです。過去数年間で、数百もの民間イメージング衛星が打ち上げられました。これらの機器のサイズは、食パンほどのものからスクールバスほどのものまであり、総計で毎時ペタバイト単位の画像を生成しています。

利用可能なデータの規模は、理解するには信じられないほどです。実際、最近の業界の公理では、ニューヨーク市の全人口が他に何もせずに、宇宙搭載センサーによって毎日収集されているすべての画像を分析するには十分ではないことが示唆されています。

解像度の向上

新興の衛星プロバイダーは、今後のコンステレーションに向けて解像度の向上を目標としており、AlbedoやEOI Spaceのような企業は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はすべて、ネイティブ解像度最大25cm、15cm以上のHD画像を作成できる衛星を計画しています。これらの改善により、衛星事業者は北米、ヨーロッパ、オーストラリアで航空機ベースのシステムと競争できるようになり、航空機が定期的に運航していない地域で利用可能な最高の解像度が向上します。

機械学習

人工知能の一分野である機械学習は、コンピューターシステムが明示的な指示に従うことなく、アルゴリズムと統計モデルを使用してデータのパターンを分析し、推論を引き出すことによって学習および適応できる場合に成立します。自動解釈は、ここ数年で非常に強力になっています。

SatSummit 2022では、これらの最新の開発に関する非常に有益なセッションがいくつかありました。以下に例を挙げます。

• 新しいオーケストレーションツール
• 高機能なアルゴリズム 
• データ構造化への斬新なアプローチ

これらの強力な進歩は、いくつかのソリューションに適用できます。災害後の評価モデルは、建物に相対的な被害スコアを割り当てることができ、個々のフィールドまたは大陸全体の収穫量を予測できます（OneSoilの取り組みをご覧ください）。

最先端の自動解釈も、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移行しているようです。専門家は一般的に、OSMデータは優れたフィルタリングツールとして機能する可能性があることに同意していますが、実際のトレーニングデータの境界線は状況に大きく依存するため、個々のOSM貢献者の精度に依存することはできません。ただし、新しいオープンなトレーニングデータソースが注目を集めています。

紛争と危機

地球観測技術の進歩は、ウクライナでの紛争を含む、世界の紛争多発地域で幅広く応用できます。その応用例には、以下のようなものがあります。

欧州宇宙機関のSentinel 1衛星は、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使用して、ノルドストリーム2パイプラインの潜在的な破壊工作の迅速に取得されたビューを取得しました。

時間分解能が飛躍的に向上したことで、一部の場所では1時間あたり複数回の観測が可能になり、衛星が個々の自動車やボートの動きを追跡できるようになりました。これは以前は軍事能力の領域でしたが、現在では民間人も利用できるようになりつつあります。

米国務省は、ウクライナの穀物貯蔵インフラへの被害を評価するために、特徴検出モデルを使用しました。評価の結果、ウクライナの推定5,800万メートルトンの穀物貯蔵能力の約14.57％が、2022年2月のロシアによるウクライナへの全面侵攻以来、紛争の影響を受けていると結論付けられました。

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、ほんの数年前にはまだ初期段階にあったクラウドネイティブな標準とフォーマットの採用です。Cloud-optimized GeoTIFFs（COGs）とSpatiotemporal Asset Catalogs（STACs）は、リモートセンシングデータを整理、保存、共有するための最適なアーキテクチャとなっています。Zarrのような新しいプロトコルは、クラウドネイティブアーキテクチャの利点をサポートされていないフォーマットにもたらし、GeoParquetのような進歩は、ベクターデータを同様の方法でストリーミングできる可能性を示しています。

ラスタチームは現在、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。情熱的な人々がどれほど迅速にテクノロジーを進歩させることができるかを示す例として、元Mapbox社員のVincent Saragoは、わずか数日で新しいフォーマットのrasterioプラグインを作成しました。

シミュレーションと3次元

MapboxのImagery Products and PartnershipsのリーダーであるAlistair Millerは、SatSummit 2022の3Dおよびデジタルツイン技術に関するパネルに参加しました。彼と他のパネリストは、多次元データの現在のアプリケーションについて現実的な見方をしていました。彼らは、インテリアや史跡のフライスルーアニメーション、遊び心のあるビュー拡張、3Dランドスケープ上を移動するカメラの映画のような可能性などのユースケースについて議論しました。

データ抽出と作成もまた、最近大きく飛躍しました。上記のファイル形式の進歩は、ここにも適用できます。Zarr、TileDB、GeoParquetは、いずれもn次元配列の処理に重点を置いており、点群の最適化に特に適しているようです。また、パネリストが3Dデータとアプリケーションの将来について検討する中で、聴衆との議論により、一部の産業分野ではすでにVR/デジタルツイン技術の利用がかなり進んでいるという見解が明らかになりました。

これらは、2023年に影響を与えると思われるトレンドのほんの一部です。どう思いますか？ 

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