新鮮な目で地球を見つめる

画像を分析するツールにより、AI モデルを使用してパターンや傾向を特定したり、物体検出を自動化したりするなど、データ コミュニティの作業が容易になりました。事前トレーニングされたモデルにより、ユーザーはほとんどの種類の認識タスクに簡単にアクセスできます。これには、ソーラーパネルに適した屋根を特定したり、何千もの異なる動物の中から特定の種を見つけたりすることが含まれる場合があります。 3D 画像の変化を定量化するために自動化されたワークフローも利用できるため、時間の経過に伴う変化を簡単に特定できます。これは、総備蓄と輸送用コンテナのスタックの管理に使用されます。

私たちが全体的に見ているのは、画像データの民主化です。画像のコストとアクセスしやすさの壁は低くなりつつありますが、解像度と周波数は上がり続けています。

国規模のデジタルツイン

デジタルツインは重要なツールになりつつあります。効果を発揮するには、さまざまな種類の画像から派生した高精度の最新の 3D モデルに依存します。 Esri の新しい ArcGIS Reality は、これらのモデルを提供するために必要なリアリティ キャプチャまたは「リアリティ マッピング」ソフトウェアを提供します。

建設現場、都市、さらには国全体のモデリングには、従来、多くの技術スキル、専門ソフトウェア、膨大な量のデータの編集、操作、統合が必要でした。 Esri の ArcGIS Reality の登場は、航空写真、ドローン写真、または衛星画像を、施設、都市、さらには国全体の高精度 3D モデルを含む貴重なコンテンツに迅速に変換できることを意味します。これらの見事な画像や 3D マップは地理空間データと重ねられ、より優れたコンテキストで現実を豊かにします。

これを可能にするのは、数テラバイトの画像データを処理するハイエンドのクラウド処理です。

このイノベーションは、画像の処理に関わる作業の多くを自動化し、より迅速かつ低コストでリアリティ マッピングを実現するため、状況を劇的に変えます。 ArcGIS Reality は、従来の GIS をあらゆる規模と範囲の 3D 空間に進化させました。

これにより、公共部門と民間部門の両方で、これらの大規模なデジタル モデルをどこでどのように使用できるかについて、新たな可能性が開かれています。たとえば、石油やガスでは、国にまたがる長距離パイプラインを 3D で簡単にマッピングしてモデル化できます。一方、スマート シティや都市計画では、ユーザーはデジタル ツインの導入を加速して、物理的資産をより深く理解できます。デジタルツインには基盤として高精度の 3D モデルが必要であるため、リアリティ マッピングの市場は今後も成長し続けるでしょう。

地球を追跡する

他の場所での開発には、地球全体の表面をカバーする大規模なデータセットが含まれています。 AI を使用することで、衛星画像を使用した地球の土地利用の分類が、これまでよりもはるかに迅速に行われるようになり、地球全体の分類を数週間ではなく数日で完了できるようになりました。これらのよりタイムリーな土地被覆マップは、多くの業界や発展途上国のユーザーが土地利用と資源のより適切な管理方法を理解し、追跡するのに役立ちます。

Esri の世界的な土地被覆マップは、土地被覆の種類に応じて地球を表示し、特に都市部、草、樹木、農作物を明らかにします。これにより、食料安全保障、土地利用計画、地表水、資源管理などの重要な課題への理解が深まります。さらに、国の政府資源機関は、国の自然資本の傾向を理解するための基礎として土地利用/土地被覆を使用します。これは、土地計画の優先順位を定義するのに役立ち、予算配分の基礎となります。

このデータのスナップショットを見ると、ロサンゼルスは建築面積の割合が 88% と世界で最も高い都市の 1 つであるのに対し、ロンドンは世界で最も草が覆われている都市の 1 つで 11% であることがわかります。

ドローンデータを活用した災害計画

リンカンシャー・レジリエンス・フォーラム（LRF）は、洪水、重要なインフラの喪失、パンデミックや悪天候など、郡全体の緊急事態への備えを強化するために、ドローン画像を使用した新しい技術を導入しました。

2,000 平方マイル以上の面積と 75 万人以上の人口をカバーする LRF の目的は、人命を保護し、緊急事態を封じ込めることです。リンカンシャーには、潮浸水の危険にさらされている国内最大の単一陸地があり、ヨーロッパで最も密集した34,000以上の静止キャラバンが存在する。静的なキャラバンを特定することは、ライセンス規制、土地所有権、登記データのせいで従来困難でした。

新しい深層学習ツールが利用可能になった現在、複数機関のパートナーシップは、画像認識を使用してこれまで知られていなかったキャラバンの場所を明らかにする方法を開発しています。

これにより、ドローンと衛星画像を使用してキャラバンの特定が迅速化され、大規模な洪水が発生した場合に住民がどこから避難する必要があるかをより正確に把握できるようになります。

Esri ソフトウェアはまた、航空データのキャプチャをより高速かつ正確にし、潜在的に高リスクゾーンの 3D デジタル ツインを作成し、アクセス ポイントと避難ポイントの理解を深めることをサポートします。このプロジェクトは、LRF が、特にガスや石油精製所などの危険物質が関与する重大事故危険管理 (COMAH) 拠点向けに、デジタル ツインをより迅速に作成できることを意味します。

ナショナル トラスト全体で画像を共有する

ナショナル トラストは、Esri の ArcGIS Online を使用して、LIDAR、航空写真、ドローン コンテンツなどの画像データの共有方法を改善し、すべてを 1 か所にまとめ、さまざまなアプリケーションやデバイスを通じてアクセスしやすくしています。スタッフはさまざまなデータを使用して時間の経過に伴う景観の変化を評価しており、画像はこの作業に不可欠な部分です。

これまで、リモートで検知したデータの処理と共有のワークフローは手動で行われ、時間がかかりました。新しいシステムは、画像のホスティング、ストリーミング、高度な分析機能をクラウドで提供し、組織全体でより効率的なアクセスを提供します。

これは、あらゆるユーザーのニーズを満たすため、さまざまなスキルセットを持つ 12,000 人のスタッフと 46,000 人のボランティアを擁する組織であるナショナル トラストにとってうまく機能します。画像や GIS に詳しくなく、単にマップを表示したいだけの人から、より複雑な分析を実行する必要がある経験豊富なユーザーまで。

全体として、このシステムは簡単かつ効果的な方法で知識の伝達をサポートし、考古学現場、景観、資産の保存に役立つ理解を深めます。

画像データの民主化

画像とそれを分析するツールへのアクセスを簡素化することで、さまざまな組織が周囲の世界についての理解を促進することができます。データ主導の意思決定をサポートする GIS により、ユーザーは画像データをコンテキストに合わせて分析し、その出力をこれまでより簡単に共有できるようになります。画像が独立した分野である時代はとうの昔に終わりました。

この急速に進化するテクノロジーの将来は明るいです。上記の例はほんの始まりにすぎません。アプリケーションの次の波には、AR と VR によってユーザーが 3D モデルと対話できる没入型エクスペリエンスが含まれる一方、AI は地球規模でより多くの画像を処理するようになります。

Esri UK は、画像の力を活用して前例のない世界観を与える最前線に立っています。そして、導入への障壁が常に低くなりつつあるため、間もなくさらに多くの組織が地球を新しい方法で見ることで恩恵を受けることになるでしょう。

Esri UK の画像ソリューションの詳細については、以下をご覧ください。

https://www.esriuk.com/en-gb/arcgis/imagery-remote-sensing/overview

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