【MicaSense】植生マッピングにおける衛星画像とドローン画像の比較

参考記事:Satellite vs. drone imagery in vegetation mapping - AgEagle Aerial Systems Inc.
衛星と空撮用マルチスペクトルカメラ技術は、似たような用途で使用され、互いに補完し合うデータを提供します。実際、Aerobotics社のソフトウェア「Aeroview」は、衛星画像とドローン画像を組み合わせて、ユーザーに詳細で多様なデータを提供しています。

目次
Aerobotics社ソフトウェアの衛星マップ。
衛星とマルチスペクトルカメラは、リモートセンシング分野で使用されるツールです。物体は吸収されなかった太陽光を反射しますが、その反射光には目に見える光と見えない光があります。人間の目は可視光だけを捉えるように設計されていますが、マルチスペクトルカメラや衛星は不可視帯域も測定することができます。
両者は経時的な変化をデータとして取得しますが、観測対象は異なります。衛星は地球全体を観測し、マルチスペクトルカメラは特定の土地を観察します。両技術で収集されたデータは、植生の分類やマッピングに広く利用されており、手作業による現地調査よりも安価で比較的短期間で実施できます。
例えば、Aeroviewソフトウェアは衛星画像とマルチスペクトル画像を処理し、樹木ごとの健康状態を正確に分析することで、通常目視では発見しにくい問題箇所を浮き彫りにします。このように作成された植生マップにより、農家は不良樹木を特定し、状況に応じた対応を取ることができます。
マルチスペクトルカメラ
3~10のバンドを持つマルチスペクトルカメラは、通常、緑、赤、近赤外線を含む特定の光スペクトルの波長範囲を測定します。カメラに搭載されたバンドの組み合わせにより、土地利用の変化、植生マッピング、天然資源のモニタリングなど、さまざまな用途に応じたデータを収集します。例えば、MicaSenseのRedEdge-Pは5つのバンド(赤、緑、青、近赤外線、レッドエッジ)を使用して、植生の健康状態のマッピングや病気の検出、灌漑管理に役立つデータを収集します。
上の例では、MicaSenseのカメラをドローンに搭載し撮影した柑橘類の果樹園の高解像度マルチスペクトル画像が示されています。撮影された画像はAerobotics社によって処理され、各樹木のNDVI(正規化差植生指数)やNDRE(クロロフィルの健康状態)の情報が取得されました。これらの機能は空撮用カメラだけでなく、衛星にも搭載されているマルチスペクトルカメラによっても地表データを取得することができます。
衛星
人工衛星は地球の監視や、さまざまな自然現象に関するデータ収集に使用されます。ただし、具体的な用途は使用する機器や衛星の軌道高度によって異なります。ランドサットとセンチネルはリモートセンシング業界で最も一般的でよく知られた衛星プログラムで、過去のデータには無料でアクセスすることができます。
ランドサット:気候変動、都市化、山火事の監視用
Band # and Type | Bandwidth(um) | Resolution(m) |
Band 1 Coastal | 0.43-0.45 | 30 |
Band 2 Blue | 0.45-0.51 | 30 |
Band 3 Green | 0.53-0.59 | 30 |
Band 4 Red | 0.63-0.67 | 30 |
Band 5 NIR | 0.85-0.88 | 30 |
Band 6 SWIR 1 | 1.57-1.65 | 30 |
Band 7 SWIR 2 | 2.11-2.29 | 30 |
Band 8 Pan | 0.50-0.68 | 15 |
Band 9 Cirrus | 1.36-1.38 | 30 |
Band 10 TIRS1 | 10.6-11.19 | 30(100) |
Band 11 TIRS2 | 11.5-12.51 | 30(100) |
1972年に打ち上げられたランドサット・プログラムは6機の衛星で構成され、そのうち2機(ランドサット7号と8号)は現在も運用中です。ランドサット8は9つのバンド(コースタル、青、緑、赤、NIR、SWIR-1、SWIR-2、パンクロマチック、シラス、2つのサーマルバンド)を運用し、地上解像度は30mです。この衛星は地表の変化、気候変動、都市化、山火事などを監視するために使用され、油膜などの汚染物質の動きの追跡にも利用されます。
センチネル:陸、海、大気のモニタリング用
Sentinel-2 bands | Sentinel-2A | Sentinel-2B | |||
Central Wavelength(nm) | Bandwidth(nm) | Central Wavelength(nm) | Bandwidth(nm) | Spatial resolution | |
Band 1 -Coastal aerosol |
442.7 | 21 | 442.2 | 21 | 60 |
Band 2 -Blue |
492.4 | 66 | 492.1 | 66 | 10 |
Band 3 -Green |
559.8 | 36 | 559.0 | 36 | 10 |
Band4 Red | 664.6 | 31 | 664.9 | 31 | 10 |
Band 5 -Vegetation red edge |
704.1 | 15 | 703.8 | 16 | 20 |
Band 6 -Vegetation red edge |
740.5 | 15 | 739.1 | 15 | 20 |
Band 7 -Vegetation red edge |
782.8 | 20 | 779.7 | 20 | 20 |
Band 8 -NIR |
832.8 | 106 | 832.9 | 106 | 10 |
Band 8A -Narrow NIR |
864.7 | 21 | 864.0 | 22 | 20 |
Band 9 -Water vapour |
945.1 | 20 | 943.2 | 21 | 60 |
Band 10 -SWIR-Cirrus |
1373.5 | 31 | 1376.9 | 30 | 60 |
Band 11-SWIR | 1613.7 | 91 | 1610.4 | 94 | 20 |
Band 12-SWIR | 2202.4 | 175 | 2185.7 | 185 | 20 |
センチネル衛星は、レーダーやマルチスペクトルカメラなどさまざまな技術を搭載しています。例えば、Aeroviewソフトウェアは、より高い空間解像度(10m~60m)で画像を収集するSentinel-2を利用しています。可視光スペクトルの13波長に加え、近赤外線と短波赤外線をカバーし、植生マッピング、土壌と水のモニタリング、内陸水路や沿岸地域の検出および追跡に使用されます。
異なる情報源、補完的な画像
人工衛星とマルチスペクトルカメラの主な違いは、コスト、情報の入手のしやすさ、スペクトルおよび空間解像度、そして雲などの大気現象を制御できるかどうかにあります。過去の衛星データは無料で入手できるため、ユーザーは長期間にわたる地表の変化を無料で比較できます(ただし、気象条件によって衛星データが不完全なこともあります)。また、植物の分類など特定のアプリケーションでは、衛星の空間解像度が問題となることがあります。LandsatやSentinelの地上解像度は10m/pixel以下ですが、マルチスペクトルカメラの解像度は10cm/pixel以上です。
MicaSenseのデュアルカメラシステムとSentinel-2Aの空間解像度を比較するには、こちらをクリックしてください。(「MicaSense(右)、Sentinel2(左)」)
航空写真は解像度が高いですが、1平方メートルあたりのコストは高くなります。どちらを優先するかは用途によりますが、衛星画像と航空画像は補完し合うことができるため、一度に1つのソースしか使用できないというわけではありません。衛星データはドローンベースの画像よりも過去の記録が多く存在し、両技術で取得できる帯域が異なるため、2つのソースをうまく活用することができます。


問い合わせ
e-mail: jepico_HSP@jepico.co.jp
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