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分光データ分析

分光データ分析

■分光データとは　

　人間の目は、三原色（青、緑、赤）でしか物を見れないが、数10～数100原色で物体を見れるようになれば、これまで見えなかったものを見ることができる。

　各原子、分子は、特定の波長を吸収したり放射したりする。そのため、人間の目では同じ色に見える物体でも、化学組成が異なれば、波長ごとの反射率（スペクトル）を観察することで、区別が可能。

　一般的な画像データでは、物体の色・形状を見ることができるが、分光データなら、さらに多く情報である物体の化学情報、生体情報を見ることができる。つまり、分光データ使うことで、直接触らずに物体の状態を観察することができる。

■分光データとは　

比視感度分布（3原色）

多色原色

■分光データの解析とは

　分光データ解析では、各波長における反射率（スペクトル）を見るため、正確な入射光の情報を得ることで、反射率を求める。

　さらに、事前に取得しているスペクトルの辞書情報（リファレンスデータ）と比較することで、物体の同定、分類を行うことができる。

　例えば、収穫日の異なるブロッコリーのスペクトル変化からモデリングを行い評価指標を作ることにより、別のブロッコリーの収穫後経過日数を推定することもできる。

■分光データの解析とは

　分光データ解析では、各波長における反射率（スペクトル）を見るため、正確な入射光の情報を得ることで、反射率を求める。

　さらに、事前に取得しているスペクトルの辞書情報（リファレンスデータ）と比較することで、物体の同定、分類を行うことができる。

地上から宇宙までを繋ぐ分光データプラットフォーム

分光データを用いて宇宙から地表物の遠隔観測（リモートセンシング）を行うには、データを正しく解析・解釈するためのリファレンスデータベースの構築が重要となります。

　それには地上における分光データの蓄積が不可欠です。観測面積や空間分解能に応じて、地表での観測と宇宙軌道からの観測の間を埋めるような、ドローン搭載型

観測装置や航空機搭載型センサーとの密接な連携も重要となります。

　うみつばめプロジェクトでは、さまざまな飛行高度に観測機器を配置し、そこから得られる観測データを統合連動させるシステムの構築を計画しています。

装置や観測条件に由来する分光データの見かけの変化を補正したデータベースを活用するための、分光プラットフォームも構築します。

ーうみつばめデータの処理

観測装置や航空機搭載型センサーとの密接な連携も重要となります。

装置や観測条件に由来する分光データの見かけの変化を補正したデータベースを活用するための、分光プラットフォームも構築します。

ーうみつばめデータの処理

うみつばめ衛星から撮影されたデータは、飛行経路に沿って得られる帯状のデータセットを構成します。

これをアプリケーション要求にあわせて切り出し、センサのくせを校正する機差補正、画像の歪みを取り除く幾何補正、オルソ補正、大気中の水蒸気や塵による色の変化の補正、日光の反射などの影響を補正する処理を行います。

さらに緯度経度情報の付与などを行い、分析可能な状態として蓄積します。

地上（航空機、ドローン、ハンディ分光器など）で得られた、目的に応じたリファレンスデータと共に解析することで、ユーザへ提供できるデータが得られるのです。

うみつばめ衛星から撮影されたデータは、飛行経路に沿って得られる帯状のデータセットを構成します。

さらに緯度経度情報の付与などを行い、分析可能な状態として蓄積します。

ーターゲット

― ターゲット

うみつばめプロジェクトは、下表に掲げるデータ収集、解析を行うビジネスの確立を視野に入れています。

さらに温室効果ガスの光学スペクトル計測や、グリーンカーボン (森林、泥炭地等)、ブルーカーボン(マングローブ、海草等)の観測にも力を入れていく予定です。

うみつばめプロジェクトは、下表に掲げるデータ収集、解析を行うビジネスの確立を視野に入れています。