リモートセンシング：リモートセンシングとは何か？

リモートセンシングによる環境モニタリングは、高速道路、鉄道、送電線などの土木工事など、環境に影響を与える人間活動にも利用されている。 例えば、GIS技術を使って複数の空間計画シナリオを作成し、テストやシミュレーションを行うことができる。

都市計画と開発

都市計画者は、監視、計画、開発のためにリモートセンシングデータに依存している。 広域の航空・衛星データは、新たな都市開発計画が実現可能な場所と、それが自然環境にどのような影響を与える可能性があるかを示している。 また、リモートセンシングデータを使って、都市部での土地利用をモニタリングすることもできる。 リモートセンシングデータは定期的に取得されるため、都市計画担当者は入手可能な最新のデータを得ることができ、最新の正確な環境情報に基づいて計画を立てることができる。

地球からの電磁波をキャッチするために、多数のリモートセンサーを搭載したさまざまなプラットフォームが存在する：

衛星：地球リモートセンシング衛星は、軌道上からの地球観測（EO）のために設計されており、通常は高度500～600km以上にある。

空撮センサー：商業プロバイダーは、有人空撮プラットフォームを使って、上空から空撮画像やLiDARデータを取得する。

ドローン：無人航空機（UAV）は自律飛行し、上空からLiDARと画像の両方を撮影する。

リモートセンシングの利点と限界

リモートセンシングの利点と欠点はいくつかある：

メリット

• 例えば、ランドサット1機は115×115マイルをカバーし、ランドサット7号は16日ごとに地球の陸地全体をカバーする。
• データ収集は、地球から遠く離れた場所からセンサーを使って非侵入的に行われる；
• アクセスが困難な場所でのデータ収集のため、有人の測量クルーが対象地域を訪れる必要はない；
• リモートセンシングは、測量のような地上でのデータ取得の必要性を減らす；

限界と課題

• ヘイズ、雲、エアロゾルなどの大気の状態は、リモートセンシング画像をゆがめたり、不明瞭にしたりする。
• 太陽の角度は、リモートセンシングデータに影や歪みを生じさせ、データの解釈を制限する。
• リモートセンシングの取得と処理には高いコストがかかり、熟練した人材が必要である。 より狭い範囲であれば、ドローンを使った画像撮影やレーザースキャンなど、他のデータ取得方法の方が経済的かもしれない。
• 頻繁に再訪問しても、特定の時間帯にその地域のリモートセンシングデータが入手できないこともある。 つまり、リモートセンシングのデータは、特定のユースケースに限定的にしか使えないということだ。

リモートセンシングの将来展望

今後、リモート・センシングのプラットフォームやセンサーは、さらに小型化が進むだろう。 地球画像を提供する多くの商業プロバイダーはすでに、超小型衛星や小型衛星とも呼ばれる、1機あたりの重量が10kgにも満たない「スモールサット」のフリートを使っている。 このような小型衛星は、従来の衛星に比べて開発・打ち上げコストが大幅に低い。 衛星の小型化は、燃料消費、ミッション寿命、衛星設計に大きな影響を与える。

同時に、これらの衛星が搭載するリモートセンシング機器も、ポテンシャルやデータの質に妥協することなく、小型化が進んでいる。 これにより、ドローン、無人水中ビークル、高高度疑似衛星など、小型遠隔センサーを配備するための新たなプラットフォームが生まれる。

このような小型化プロセスの結果、写真測量画像や3D点群など、取り込まれ分析される空間データの量は増え続けている。 例えば、国や大陸全体の航空画像や点群データを取得する非常に大規模な航空マッピング・プログラムには、新しく小型の単一光子LiDAR技術が使用されている。 これによって、小規模なデータセットや不完全なデータセットが多数存在する代わりに、単一のデータセットが存在するため、より広い地域の環境変化を分析しやすくなる。

人工知能（AI）の発展は、リモートセンシングデータの処理・解析方法に大きな影響を与えるだろう。 大量の画像や点群データは、特徴検出、認識、抽出を自動化するディープラーニングモデルの入力として使用できる。 いわゆるデータパイプラインは、地球観測データを分析者、研究者、空間プランナー、その他の利害関係者が利用できる洞察や情報に変えるプロセスを自動化する。