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三種の衛星画像を使いこなし、 水の在処を追いかける 水落 裕樹

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筑波大学 生命環境系 研究員 水落 裕樹 氏

ソニーネットワークコミュニケーションズ株式会社 [第38回リバネス 研究費 ディープラーニング賞]採択テーマ:深層学習を用いた衛星データフュージョン技術の開発
採択者:筑波大学 生命環境系 研究員 水落 裕樹

 現在、各国の衛星が撮影した地表画像データのオープン化・アーカイブ化が進んでいるが、それらを統合利用する試みはまだ発展途上にある。そこで水落氏は複数の衛星が撮影した画像を用いて、アフリカのナミビアにおける水分布モニタリングの研究を進めている。

 画像取得には可視光、赤外線、マイクロ波という特徴の違う三種類の電磁波を用いている。可視光や赤外線は比較的高い解像度を持つ一方で、雲に視界を遮られてしまう。例えばLandsatという衛星は、撮影範囲の関係と雲の影響で、おなじ地点を2週間〜1か月に一度程度しか撮影できない。一方でマイクロ波放射計は毎日データが取得でき、雲の影響もないが、解像度は数kmと粗い短所がある。

 そこで水落氏は、例えば同日同時刻に撮られた可視光・赤外線画像とマイクロ波画像の対応を機械学習させていくことで、可視光・赤外線画像が取得できない日の地表画像をマイクロ波画像から予測生成できるのではないかと考えている。この“衛星データフュージョン技術”を実現することで、洪水などの災害予測や農地モニタリングなどへの用途拡大が進むことを期待する。

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