リモート センシングは、遠く離れた場所から情報を取得する技術で、近代史において人類に大きな影響を及ぼしています。このブリティッシュ ビーチ (第二次世界大戦の 1944 年 6 月に決行されたノルマンディ侵攻作戦の上陸地点のコード ネーム) の画像は、米軍の特別装備の F5 戦闘機から撮影されたもので、大小さまざまな舟艇から海岸に上陸するライフル兵が確認できます。それから 70 年が経ち、リモート センシングは、想像を超える分野にまで活用範囲が広がりましたが、現在でも偵察と地球観測では最も重要なテクノロジです。
上からの視界
リモート センシングの力
人類は、見晴らしのきく高い場所を常に求めてきました。これまでの歴史を通して、私たちの先祖は、木の上、山頂、岸壁など、高い場所からの視界を得ることで、重要な質問に答えることができました。水はどこにある？ 最高の猟場はどこだ？ 敵はどこに居る？ 最初の航空写真は、1858 年のパリで気球に乗った Gaspard-Félix Tournachon によって撮影されました。20 世紀の初期は、写真の誕生と飛行機の実用化により、高い場所の有効性が飛躍的に高まり、リモート センシングの分野が誕生しました。
このテクノロジは、卓越した新しい軍事技術として、第一次世界大戦中に急速に発展しました。航空偵察は、1914 年から 1918 年の間に、基本的に何もない状態から厳密で複雑な科学にまで進化しました。今日でも使用されているリモート センシングの手順、方法、用語は、この期間に誕生しています。リモート センシングの科学と精度は、第二次世界大戦を通して発展しました。
次の大きな進歩は、宇宙飛行とデジタル写真によってもたらされました。衛星テクノロジにより、地球全体が繰り返し画像処理されるようになりました。また、デジタル画像の管理と送信技術によって、増加し続ける画像をより効果的かつ直接的に利用できるようになりました。今日のさまざまな人類の試みは、画像を常に取得できることを前提にしています。画像の多くは、取得するとすぐに Web 上に取り込まれます。
リモート センシングの画像撮影の歴史
リモート センシングの画像による真実の記録
最初の航空写真が撮影されたのは、「リモート センシング」という言葉が誕生する 100 年前の 1858 年でした。衛星とデジタル画像撮影が登場するかなり以前から、人類は遠くから地表の写真を撮影し、多くの決定的な瞬間を記録して後世に残してきました。
さまざまなプラットフォームとその活用場面
センサーの高度によって変わる利用目的
現代の画像は、地表から上空 22,000 マイルまで、さまざまな高度で撮影されています。それぞれの高度で撮影された画像は、さまざまな用途で活用されています。網羅的ではありませんが、最も一般的に使用されるセンサーの高度を見てみましょう。
静止軌道衛星 - 22,236 マイル
地上の観測者にとって、地球の自転と同じ周期で公転する衛星は、上空で静止しているように見えます。静止軌道衛星は、通信に最もよく利用されていますが、ハイパースペクトル GIFTS イメージャーのように、気象条件などの変化する現象の観測にも有効です。1960 年代初頭に打ち上げられた NASA の Syncom は、初めて成功した「高高度の飛行機器」となりました。
太陽同期軌道衛星 - 375 ～ 500 マイル
この軌道の衛星は、地上における太陽の角度をできる限り一定に保つことができるため、Landsat 画像と同様に、異なる年の同じ季節の画像を比較することができます。これは、地球観測センサーの最も一般的な高度です。
大気圏衛星 - 100,000 フィート
この無人機は疑似衛星とも呼ばれ、大気圏の境界で検出可能な情報を取得します。NASA のヘリオス実験機は、カウアイ島の近くの太平洋に墜落するまで、太陽フレアを計測しました。
ジェット機 - 90,000 ～ 30,000 フィート
高度 30,000 フィート以上を飛行するジェット機は、災害地域を非常に短時間で飛行できるため、特定の光学およびマルチスペクトル画像アプリケーションに適したプラットフォームです。
民間航空機 - 100 ～ 10,000 フィート
低速度、低高度で飛行できる小型飛行機は、高品質な航空写真と正射投影撮影に長い間利用されてきました。セスナ機、ウルトラライト プレーン、ヘリコプターなどは、都市の光学画像の撮影に欠かせません。
ドローン - 100 ～ 500 フィート
ドローンは、新たに登場したテクノロジです。ドローンの低空飛行、ホバリング、リモート制御の機能は、解像度が 1 インチ未満の航空写真を実現します。軍事用の無人飛行機は、小型のドローンや実際の飛行機が使用されます。
地上/ハンドヘルド - 地表レベル
地表で撮影された画像は、GIS のワークフローにますます組み込まれるようになっています。Google のストリート ビュー、HERE の道路レベル画像、Mapillary などのサービスや、携帯型のマルチスペクトル イメージャー、その他の地上センサーは、パイプライン、セキュリティ、観光、不動産、天然資源、エンターテイメントなどの分野に活用されています。
伝達エネルギーの計測
自ら信号を送受信する能動的センサー
能動的センサーは、エネルギーを放射し、地表などのターゲットからの反射を感知する機器です。これは、気象や大気の分野における雨雲などの物体からの反射を計測するレーダー、詳細なサーフェス標高値を取得する LIDAR、海底の水深を計測するソナーなど、さまざまな用途に利用されています。
LIDAR
レーダー
ソナー
空の目
膨大な数の地球周回衛星
地球を周回する地球観測衛星は 3,300 を超え、その数は今も増加し続けています。これら無数の「空の目」は、かつてない量の画像データを空間解析の専門家に送り、あらゆる人的活動に活用されています。衛星は、低、中、高 (静止軌道衛星) の高度で地球を周回しています。これらは、行政機関 (NASA や欧州宇宙機関など) や民間企業 (Digital Globe や Airbus など) によって運用されています。衛星は、紫外線から、ナチュラル カラー、近赤外、中赤外、熱赤外、そしてレーダーなどの能動的マイクロ波センサーに至るまで、電磁スペクトルのあらゆるセグメントに対応しています。
しかし、宇宙は混雑し始めています。3,000 を超える運用中の宇宙飛行体に加えて、世界の宇宙機関は 10,000 を超える「宇宙ゴミ」を追跡しています。これには、使用済みのブースター、バッテリー切れの衛星、宇宙飛行士が落とした道具、さまざまな事件や事故による宇宙廃棄物などがあります。
民間の打ち上げや超小型衛星が活発なため、センサーの数はこれからも増え続けると考えられます。センサー グリッドの密度はますます高まり、幅広く活用されていくのは間違いありませんが、前例のない大量の未加工の情報を有効に利用および配信することには大きな課題があります。
その他の視点
斜め撮影画像と道路レベル画像がもたらす新たな視点
すべての地形写真が真上から撮影されるわけではありません。斜め撮影画像は、偵察や不動産などの分野で活用できる独自の視点を提供します。Google のストリート ビューで普及した道路レベルの画像は、空間データの別の有効な活用方法で、没入型および統合型のナビゲーション体験を提供します。
傾斜
道路レベル
Reality Lens
画像解像度と地上の精度
画像における重要な概念として、画像の地上解像度があります。各画像には地上解像度があり、通常は地表での距離として表現されます。画像コミュニティでは、これを地上サンプル距離 (GSD) と呼んでいます。このセル解像度は、正方形のセルの高さと幅をフィートやメートルなどの地表単位で計測したものです。
オピニオン リーダー: Kass Green
画像の特性と構造の解明は一筋縄ではいかない
画像は、優れた芸術作品のように、いつも畏敬の念を起こさせ、時には捉えにくく、時には困惑させる、さまざまな形で特性と構造を明らかにします。まず、グリーンランドの荒涼とした氷河、レッドウッドの微妙な枝の LIDAR プロファイル、レーダーの断層線のぎざぎざの縁、熱帯地方の鮮やかな緑、人為的影響の決定線、セント へレンズ山の森の再生、アジアとアフリカの穂が揺れる農耕地、キリマンジャロの消失した雪など、ありのままの美に驚かされます。それぞれの画像は、新しい発見を求めて何度も見たくなります。
画像を一度見た後は、探索を始めます。独特のスペクトル反応を生んでいるのは何か？ この地域は、北向きの斜面には樹木、南向きの斜面には低木があるのはなぜか？ さまざまな種類の樹木の位置は、斜面や標高と関係しているか？ この家は火事になったのに、隣の家に被害がなかったのはなぜか？ この村の住人は何人か？ ここで育つ作物は何か？ この人々に十分な食物はあるか？ 景観はどのようにして大きく変化したのか？ 誰が変えたのか？
次に、GIS の力を利用して、つながりを発見します。可能ならば Collector アプリを持って現場へ行き、景観が変化した様子を画像やその他の GIS レイヤーと関連付けて確認します。ArcGIS を使用して、情報のレイヤーを整理したり共同で登録して、変化するものの中で最も予測できる要素を探索します。それぞれのオブジェクトの位置、高さ、形状、感触、コンテキスト、影、雰囲気、色に関する情報を画像や GIS データから取得する方法を学びます。次に、マップを作成します。リソースを記録し、時間の経過に伴う変化を監視します。
私にとって、画像は世界に通じる道でした。画像を通して、世界を旅行し、素晴らしい話を聞き、魅力的な人々と出会いました。すべての人が自身の取り組みとコミュニティに情熱を傾けていました。私は、画像の美しさを発見できてとても幸運です。画像を通して、自分がやるべき仕事を見つけました。
クイックスタート
理解を深める最良の方法は、まず、ArcGIS プラットフォームで実際に問題を解決する (少なくともその問題を啓発する) 様子を見て、画像がどのように活用されているかについての感触を得ることです。次のストーリー マップは、世界の画像をガイド付きで案内するものであり、それらが緊急性の高い地球の問題を解決した重要な応用例を紹介しています。
各ストーリー マップの最後には、使用されたソース データと、ArcGIS でデータを操作するためのベスト プラクティスへのリンクがあります。
Learn ArcGIS のレッスン
ArcGIS Earth で Living Atlas のデータを使用して、生態学的な土地利用の 3D パターンを調査します
概説
グローバルな ELU (Global Ecological Land Units) マップは、生態学的および地質学的な地表面フィーチャを使用して、生物圏の系統的な分類を表現しています。これはグローバルなデータセットであるため、ArcGIS Earth を使用して解析するのに最適なデータ ソースです。
このレッスンでは、軽量なアプリである ArcGIS Earth を開き、地表の変化パターンを示す ELU データにアクセスして表示します。次に、地球のさまざまな地域を解析し、これらの地域に対する自分の意見を実際の経験的なデータと比較して確認します。
このレッスンで習得できるスキル:
- ArcGIS Earth の操作
- Living Atlas からのデータの読み込み
- 3D KML データへのアクセス
必要なもの:
- ArcGIS Earth
- 所要時間: 15 分
