物体から反射または放射される電磁波を利用し,遠隔位置からそれらの物体の種類や状態などを識別する技術。
地形や地物、物体などの情報を、遠隔から取得する手段であり、その定義に含まれる範囲は幅広い。しかし、一般には、人工衛星や航空機などから地表を観測する技術を指すことが多い。飛行機、ヘリコプター、人工衛星、リモコンカーなどから写真、レーザー、レーダー、ソナーなどが使われる。そして、すべての物体は,その物体特有の反射特性をもち,環境や条件が違えば同じ物体でも反射特性が違ってくる。
はじめに 衛星画像解析の課題 技術的な課題 運用上の課題 Ridge-iが開発した衛星AIソリューション:RSIA RSIAの活用例 RSIAの技術的特徴 今後の展望 最後に 過去の参考記事 はじめに こんにちは!Ridge-iの AI エンジニアのwhataです。 今回は、私たちが開発し、改良を重ねている衛星解析ツール、Ridge SAT Image Analyzer(RSIA)についてご紹介します。 衛星解析やその他AIに興味がある方、下記のリンクからエントリーが可能です。 www.wantedly.com 衛星画像解析の課題 衛星画像の解析は、都市計画、農業、環境モニタリングなど、多くの…
※当ブログで使用している画像、肖像モデルについては、全て著作権フリー画像サイトから独自にダウンロードしたイメージに近いものを使用しているものになります。 目次 リモートセンシングとは何か? リモートセンシングの現在 リモートセンシングはJAXAがリードをとる リモートセンシングの未来予想図 こんにちは。 寒い日が続きますが、いかがお過ごしでしょうか? 気候変動や都市の発展にともない、地球の状態を正確に把握することが急務となっています。 この問題に対する答えの1つが「リモートセンシング」です。 リモートセンシングとは何か? リモートセンシングとは、地球や他の物体の情報を遠隔操作で収集する技術のこ…
AI リサーチャーの松野です。 教師ラベルがない状況を想定して外れ値検出を試みる機会があったので、試したことをご紹介したいと思います。 対象としたサンプルデータについて詳細は述べませんが、十数次元のテーブルデータで、とあるラベル付けがされています。 このラベルによって抽出される2つのグループ A, B についてそれぞれ同一の外れ値検出を試みます。 データ件数は、グループAは約1万件、グループBは約4千件でした。 Isolation forest を用いた外れ値検出 まずは素直に、scikit-learn に実装されている isolation forest を適用してみます。 今回は正解データが…
Researcher の尾川です。今回は MVS の後処理の高速化についてご紹介します。 背景 MVS によって得られた生の 3D 点群には一定のノイズが含まれます。当社の主なターゲットであるドローン測量分野では、撮影中に動くもののほか、撮影位置に依存して被写体の光の強さが変わるもの(水面を含む光沢面)や、実質的に無限遠にあるもの(空など)が入力画像に内在するノイズの原因として挙げられます。さらにその後の処理において、誤検出に由来するノイズなどが追加される場合があります。 たとえば、このようなノイズが最終的な高さデータ (DSM) まで残ってしまうとそのノイズ点の高さが地形表面の高さとして表現…
目的 スカイマティクスのAI研究員・Liangです。 写真測量学において、精度の向上を追求するためには、カメラレンズの物理的な状態を考慮することが重要なテーマとなる。現在、市販のカメラが大量に生産されていますが、同じカメラでもレンズの形状や物理的な設定に微妙な違いがあり、レンズに欠陥がある場合もあります。そのため、カメラキャリブレーションを導入し、これらの不確定要素を補正することで、可能な限り高い精度を得る必要があります。 カメラキャリブレーション カメラキャリブレーションの目的は、カメラの内部・外部パラメータを決定し、3D世界座標と2D画像座標の関係を確立することです。これにより、コンピュー…
リサーチャーの鄭です。特徴マッチングは、二枚以上の画像または写真のオーバーラップがある範囲に同じものを認識するための技術であり、画像処理および写真測量の分野において重要な課題となっています。特徴マッチングの任務は、パソコンとデジタルカメラが発明される前は主に人の目に頼って行われており、写真間の共通点を人間が認識することによって行われていました。しかしこの方法では効率的に行うことができず、画像処理にかかる時間や人的なコストが高くなり、特徴マッチングの正確性も確保できませんでした。デジタルの時代に入り、パソコンとデジタルカメラの普及が進んだことを受けて、画像処理における自動化特徴マッチングの技術に…
DSM with smoothed contour lines AI ResearcherのAlokです。地形の形状や標高は、地図上の基本的な手法である等高線によって表現されることがあります。しかし、DEM(数値標高モデル)などのラスターから生成された等高線データにはギザギザや凹凸が多く、複雑で見栄えが悪いことがあります。等高線のスムージング技術を用いることで、このような問題を解決することができます。本稿では、等高線などの輪郭線のスムージングの重要性とその難しさ、そしてガウシアンフィルタの適用による効果的な方法を紹介します。 スムージングが必要な理由:一般に等高線は、地形の標高や地形を表現する…
こんにちは、スカイマティクスのAI研究員・Liangです。 リモートセンシングの分野では、DEM(Digital Elevation Model)、あるいはDTM(Digital Terrain Model)、DSM(Digital Surface Model)が、航空画像から3次元復元された地形や表面の情報を保存するためによく使われます。一般的にDEMは、幅と高さを整数で指定した矩形領域を格子状にしたもので、デジタル画像と同じような形式をとっています。DEMの各グリッド(ピクセル)には、3次元表面情報のプロファイルとなる高さ(標高)の値が含まれています。 DEMから3次元メッシュデータを生成…
Plane Sweep Algorithm (Credit: Nozick, Vincent & Michelin, Sylvain & Arquès, Didier. (2005). Image-Based Rendering using Plane-Sweeping Modelisation.. 468-471.) AI ResearcherのAlokです。平面掃引アルゴリズムは、他視点ステレオにおいて、異なる視点から撮影された2D画像セットから3Dシーンを再構成するための一般的なアルゴリズムです。 このアルゴリズムは、3次元空間を平面で掃引し、その平面上のシーンの対応する2次元投影を、平…
AIリサーチャーの松野です。 「リモートセンシング × AI」を掲げるスカイマティクスでは、衛星画像・航空画像・ドローンオルソ画像といった GeoTiff 形式の画像データに対して、セマンティックセグメンテーションを行うことがあります。 セグメンテーションモデルの学習にあたっては教師データを整備する必要がありますが、ラベルデータも地理情報を持っていると便利です。 そこで、ラスタデータを QGIS 上で編集できるプラグイン Serval を紹介します。 github.com インストール QGIS を起動し、「プラグイン」→「プラグインの管理とインストール...」を選択してプラグインマネージャを…