リモートセンシングの定義
リモートセンシングは、放出および反射された放射線を測定することにより、物体または現象に関する情報を取得する科学です。リモートセンシング機器には、アクティブとパッシブの2つの主要なタイプがあります。
よくある質問
リモートセンシングとは
リモートセンシングは、地球の陸域、大気、水域の生態系から放出および反射された電磁（EM）放射をサンプリングして、物理的に接触することなく地域の物理的特性を検出および監視する地理空間技術の一種です。このデータ収集方法には、通常、航空機ベースおよび衛星ベースのセンサーテクノロジーが含まれ、パッシブセンサーまたはアクティブセンサーのいずれかに分類されます。
パッシブセンサーは外部刺激に応答し、によって反射または放出される放射線を収集します。オブジェクトまたは周囲の空間。パッシブリモートセンシングによって測定される最も一般的な放射線源は、反射された太陽光です。パッシブリモートセンサーの一般的な例には、電荷結合デバイス、フィルム写真、放射計、赤外線などがあります。
アクティブセンサーは、内部刺激を使用してデータを収集し、エネルギーを放出してオブジェクトや領域をスキャンし、センサーがターゲットから反射されたエネルギー。 RADARとLiDARは、オブジェクトの位置、方向、速度を確立するために、放出と戻りの間の時間遅延を測定する典型的なアクティブリモートセンシングツールです。収集されたリモートセンシングデータは、リモートセンシングハードウェアとコンピューターソフトウェアで処理および分析されます。これらは、さまざまな独自のオープンソースアプリケーションで利用できます。
概要リモートセンシングの用途は？
リモートセンシング技術は、気象学、地質学、水文学、生態学、海洋学、氷河学、地理学などのほとんどの地球科学を含む、何千もの異なるユースケースのさまざまな分野で使用されています。 、および土地調査、ならびに軍事、諜報、商業、経済、計画、および人道分野でのアプリケーション。いくつかの典型的なリモートセンシングの例は次のとおりです。
- GISリモートセンシング：地理情報システム（GIS）は、地理データまたは空間データをキャプチャ、保存、管理、分析、操作、および提示するように設計されたシステムです。衛星リモートセンシングは、空間データの重要なソースを提供します。リモートセンシングとGISは連携して、地球上のほぼすべての地理的位置からデータを収集、保存、分析、視覚化します。
- 灌漑と土壌水分の監視と管理は、農業におけるリモートセンシングの主要コンポーネントです。
- ドップラーレーダーは、気象システム内の風速や風向、降水量の強度や場所などの気象イベントを測定します。もう1つのアプリケーションは、空中交通管制です。
- AVHRR衛星とMODIS衛星は、熱検知と中赤外線検知を使用して活火山を監視します。
- INSAR（干渉合成開口レーダー）は、干渉測定リモートセンシング技術を使用して、潜在的な地滑りを予測し、早期警告を提供します。
- 光検出および測距（LiDAR）の主な用途は、植生モニタリングです。ただし、武器の測距やレーザー照射による発射物のホーミングの場合にも適用されます。 LiDARは、大気中のさまざまな化学物質の濃度を検出および測定するためにも使用できます。
- 航空写真のステレオペアは、陸軍の生息地の特徴をモデル化し、交通可能性および高速道路部門の画像および地形アナリストが潜在的なルートの地形図を作成するために使用されます。
- 分光偏光イメージングは研究者によって使用されます米国陸軍研究所では、自然物には見られない偏光署名によって人工物を特定することにより、ターゲット追跡を目的としています。
- リモートセンシング衛星は、地震後の被害を定量化するために、リモートセンシングの前後の画像を提供します。これにより、救助隊員に重要なデータが提供されます。
- レーザーおよびレーダー高度計からのデータ衛星、ソナー、および超音波測定は、沿岸マッピングと侵食防止、海洋資源の管理方法の理解、自然災害の影響の評価、危険なイベントの前後に使用される災害対応戦略の作成に使用できます。都市の成長が環境に与えるダメージを最小限に抑え、天然資源を最適に保護する方法を決定するのに役立ちます。
- 石油とガスのリモートセンシングは、インフラストラクチャの評価を通じて、上流と下流のガスと石油の運用に不可欠なツールです。ウェルサイト計画のため。スペクトル分析は、表面露頭と表面炭化水素の浸透を評価するために不可欠です。
リモートセンシングの重要性
リモートセンシングにより、危険な領域やアクセスできない領域からデータを収集できるようになり、現代社会での関連性が高まっています。 。地上での低速でコストのかかるデータ収集に取って代わり、天気予報から自然災害や気候変動のレポートに至るまで、日常のアプリケーションで非常に広い領域を迅速かつ繰り返しカバーします。
リモートセンシングも邪魔にならない方法であり、ユーザーはターゲット領域やオブジェクトに影響を与えることなく、オフサイトでデータを収集し、データ処理とGIS分析を実行できます。洪水や森林火災、森林伐採、シロクマ、化学物質濃度、地震の監視は、地理空間リモートセンシングが、他の方法では達成できないグローバルな視点と実用的な洞察を提供するほんの数例です。
マイクロ波リモートセンシングの利点
マイクロ波リモートセンシングは、パッシブとアクティブの両方のリモートセンシングを含み、1センチメートルから1メートルの範囲の波長をカバーします。マイクロ波のより長い波長は、リモートセンシングの重要な機能です。可視および赤外線よりも効果的にヘイズ、降雨、ほこり、および雲の覆いに浸透することができます。
したがって、マイクロ波リモートセンシングを使用した環境のリモートセンシングは、長波長が大気散乱の影響を受けにくいため、影響を受けません。マイクロ波エネルギーを検出でき、ほとんどの環境条件下でデータを収集できます。アプリケーションには、海氷モニタリングと地球規模の土壌水分マッピングが含まれます。
気候変動へのリモートセンシングの適用
気候変動の研究におけるリモートセンシングの適用は、大気、海、陸の時空間状態とプロセスを定量化することにより、気候システムとその変化を理解する上で大きな進歩をもたらしました。衛星センサーは、増加した成層圏エアロゾルの冷却効果と海面上昇の空間パターンの検出と測定に役立ちました。これは、従来の気候モデルの観測では観測されなかったものです。
世界の気候変動研究では、地球観測プラットフォームからのビッグデータを使用します。このプラットフォームでは、リモートのマルチ衛星、マルチセンサー、および長期の時系列データ手法が実装されています。これにより、気候感度要因の検出が容易になり、陸域生態系の空間的変動性の研究が進み、地球規模の気候変動対応戦略の開発に役立ちました。
リモートセンシングデータ
リモートセンシングは、データを収集するためにどのセンサーをいつ使用するか、収集したデータの解像度仕様とセンサーのキャリブレーション、およびプラットフォームの選択に関して重要な決定を下す人間のオペレーターによって最終的に管理されますそれはセンサーを搭載し、そのすべてがこの方法をある程度の人的エラーにさらします。
不正確さは、強力なアクティブリモートセンシングシステムから放出される電磁スペクトル放射によってももたらされる可能性があります。これは、侵入的であり、調査対象の現象に影響を与える可能性があります。ハードウェアシステムがキャリブレーションされていない場合、リモートセンシング機器は不正確なキャリブレーションされていないデータを提供する可能性があります。コストに関連する制限もあるかもしれません。これは、画像分析のための広範な特別なトレーニングを必要とする高価な方法です
リモートセンシングの歴史
現代のリモートセンシングの初期の慣行は、原始的なもので構成されていました1840年代に地形図を作成する目的でテザーバルーンから撮影された地表の写真。改造された航空機を使用した体系的な航空写真は、第一次世界大戦中および冷戦中の軍事監視および偵察目的で開発されました。
1960年代の宇宙計画の出現により、ニンバスやランドサットなどの地球観測衛星や気象衛星の計装により、軍事、民間、研究の目的でさまざまなデータのグローバルな測定値が提供されました。非常に高解像度の画像を収集するために構築された最初の商用衛星であるIKONOSは、ロッキードマーティンから委託され、1999年に打ち上げられ、2015年に廃止されました。
OmniSciはリモートセンシングソリューションを提供していますか？
リモートセンシングデータは、地理情報システム（GIS）で使用される空間データの主要なソースです。 GISツールの地理空間固有のプロセスは、最新のリモートセンシング技術によって提供される膨大なデータ量に対して遅すぎます。
OmniSciはこの格差を埋め、地理空間アナリストが数十億の位置データレコードとポリゴンを他の機能と一緒にミリ秒単位でクロスフィルタリングできるようにする高速分析プラットフォームを提供します。 OmniSciDB SQLエンジンは、地理的および幾何学的データ型をネイティブに格納し、ユーザーがCPUとGPUの超並列処理能力で地理計算を実行できるようにします。