국립 선진 산업 과학 기술 연구소 (National Research and Development Agency), 국가 선진 산업 과학 기술 연구소 [Ishimura Kazuhiko의 회장] (이하 "AIST") 인공 지능 연구 센터 [연구 센터 이사 Tsujii Junichi] / AIST 및 Tokyo Institute of Innection in Innovation Instit Nakamura Ryosuke 연구 팀장은 AIST가 소유 한 인공 지능 처리를위한 컴퓨터입니다abciPalsarSAR이미지가 데이터에서 처리되었습니다 우리는 또한 전 세계의 지표면의 상태에 따라 색상 코딩 된 컬러 레이더 이미지를 만듭니다공개 및 무료 정책(cc by)에 따라 다음 사이트에서 게시되었습니다
https : //gsrtaircaistgojp/landbrowser/indexhtml
기존 바카라 주소 운영 시스템에서 계산 기능이 없기 때문에 바카라 주소으로 수집 한 데이터는 부분적으로 만 처리되며 바카라 주소 데이터의 값을 완전히 활용하기 위해 적시에 사용되지 않습니다 이번에는 ABCI를 사용하여 5 년 및 3 개월 (2006 년 1 월 ~ 2011 년 4 월) 동안 Palsar 작동 기간 동안 모든 데이터 (약 2 백만 장면, 700TB)에 대한 이미지 처리를 수행하고 이미지 처리 시간 및 이미지 품질의 관점에서 실용성을 평가했습니다 또한 지표면 상태에 대한 자세한 분석을 위해4 편광 모드산란 전력 해상도를 사용하여, 색상으로 구분 된 색상 레이더 이미지가 지표면의 상태에 따라 생성되어 시계열이 광범위한지면 표면에 걸쳐 쉽게 볼 수 있음을 보여줍니다
고도로 전문화 된 SAR 이미지를 쉽게 해석 할 수있는 이미지 처리 예제 외에도, 세계를 대상으로하는 컬러 레이더 이미지의 개방형 및 무료 정책은 바카라 주소 데이터 사용에 대한 진입 장벽을 줄일 수 있으며, 새로운 바카라 주소 데이터를 촉진함으로써 세계 사회적 문제 (불법 삼림 벌국 및 식품 생산 관리)에 기여할 것으로 예상됩니다
그림 1 : ABCI에서 레이더 이미지의 채색
바카라 주소 데이터는 넓은 관측 영역으로 인해 획득 할 많은 양의 데이터를 가지고 있으며, 과거에는 바카라 주소의 관찰 기능과 획득 한 데이터를 처리하는 컴퓨팅 기능 능력 사이에 차이가있어서 획득 한 모든 데이터를 적시에 처리하기가 어려워서 선택적 데이터 처리가 수행되었습니다 또한 최근 몇 년 동안 바카라 주소 기능이 향상됨에 따라 관찰이 더 넓고 해상도가 높아졌으며 획득 한 데이터의 양이 더욱 증가하고 있습니다
최근 몇 년 동안 바카라 주소 데이터 사용량은 소셜 및 기업 활동의 일환으로 전 세계적으로 확장되어 왔으며 바카라 주소 데이터 제공 업체와 사용자는 적시에 바카라 주소으로 수집 한 모든 데이터를 처리해야했습니다
AIST는 Jers-1 (Ops, SAR), Aster, Palsar 및 Hisui와 같은 바카라 주소 장착 센서의 개발 및 사용에 대한 자원 탐색 및 연구에 중점을 두었습니다2016 년 4 월 1 일에 Anist Press의 애니메이션)
2018 년 ABCI 운영과 함께 AI 기술은 바카라 주소 데이터 중 하나 인 빅 데이터 중 하나에 적용되어 많은 양의 데이터에서 지표면의 사물과 변화를 효율적으로 식별하고, 발생하는 요소와 사건, 그리고 Hotarea, Golf Power Cours, Mega Power Plants 등과 같은 고온 감지 시스템의 사용을 인식하는 요인과 사건을 인식했습니다교사 데이터의 세트를 출시했습니다
최근에 바카라 주소 데이터 중에서, 우리는 읽기 어렵지만 날씨, 낮과 밤의 영향을받지 않는 SAR 데이터에 초점을 맞추고 있으며 지표면의 물체와 변화를 쉽게 식별하고 인식하기위한 연구를 수행하고 있습니다 이번에는 ABCI에 대한 바카라 주소 데이터 처리의 실용성을 확인하기 위해 경제, 무역 산업부와 우주 개발 기관 (현재 일본 항공 우주 탐사 기관)이 개발 한 PALSAR 데이터를 사용하여 평가 및 검증을 수행했습니다
ABCI에 대한 바카라 주소 데이터 처리의 실용성을 확인하기 위해 AIST가 소유 한 PALSAR 데이터를 사용하고 다음 순서로 평가하고 검증했습니다 1) 처리 환경의 구성, 2) 일부 데이터를 사용한 처리 및 정확도 및 3) 모든 데이터 처리 순서로 평가 및 확인이 수행되었습니다
처리 환경의 구성에서 빅 데이터 처리에 사용 중컨테이너 플랫폼상용 SAR 데이터 분석 소프트웨어는 ABCI에서 SAR 이미지 처리 환경을 만드는 데 사용되었습니다 그 후 이미지 처리가 Palsar 데이터 중 일부를 사용하여 정상적으로 수행되었으며, 생성 된 Palsar 이미지의 정확도는 Japan Aerospace Exploration Agency가 제공하는 Palsar 이미지의 정확도와 비교할 수 있음을 확인했습니다
위의 준비 후, 모든 데이터의 이미지 처리는 5 년, 3 월 Palsar 운영 기간 동안 획득 한 데이터에 대해 ABCI를 사용하여 ABCI를 사용하여 병렬 처리 (300)를 사용하여 약 3 개월 (하루 평균 약 20,000 장면)에 완료되었습니다
다음, 바카라 주소 데이터의 전세계 전체 처리의 유용성을 입증하기 위해, 4 개의 분극 모드에서 얻은 palsar 데이터와 지표면 상태 (산란 모델)에 따라 맵은 색상 코드 색상 레이더 이미지로 매핑되었습니다 주로 4 가지 유형의 산란 모델이 있으며, 색 레이더 이미지는 파란색으로 표면 산란을 위해 색깔, 빨간색으로 두 번 반사 된 산란, 녹색으로는 산란이 있습니다 나선 산란은 빨간색과 녹색으로 균등하게 할당되었습니다
그림 2는 남미의 열대 우림의 시계열 변화의 예입니다 볼륨 산란이 풍부하고 녹색으로 표시되는 산림 구역, 표면 산란이 풍부한 로깅 사이트는 파란색으로 표시되며 시계열이 변경되면 숲 (녹색)이 절단되는 것을 볼 수 있습니다 (파란색) 또한, Red는 두 번 반사되고 산란하는 많은 수가 있음을 나타내며, 절단 후 새로운 식물이 성장한 것으로 추정 할 수 있습니다 이는 열대 열대 우림에 대한 정기적 인 관찰을 통해 벌목 과정을 파악할 수 있으며 계획되지 않은 불법 로깅이 감지 될 것으로 예상됩니다
그림 2 : 남미에서의 삼림 벌채
또한 그림 3은 에키고 평원에서 시계열 쌀 재배의 시계열 변화의 예를 보여줍니다 6 월 (왼쪽)과 8 월 (중앙)을 비교할 때 묘목과 쌀이 많이 자라지 않을 때 6 월에 많은 양의 표면 산란 (파란색)이 있으며 쌀이 자라면서 두 번 반사 된 산란 (빨간색)이 보입니다 이듬해 5 월 (오른쪽 이미지)을 살펴보면 6 월과 거의 동일하게 보이며 쌀 재배의 계절성을 볼 수 있습니다 이를 통해 우리는 넓은 지역에서 쌀 재배의 발달 상태와 분포를 파악할 수 있으며 생산량 제어 등에 사용될 수 있습니다
그림 3 Echigo Plain에서 시계열 쌀 재배의 변화
SAR 바카라 주소은 밤과 강우 중에 관찰 될 수 있으며 전 세계에서 정기적으로 표면 정보를 얻을 수 있습니다 따라서 지표면의 물체와 변화를보다 쉽게 식별하고 인식 할 수있는 컬러 레이더 이미지를 만들고 게시함으로써, 대규모 불법 로깅 모니터링 및 광범위한 쌀 생산 관리와 같은 글로벌 어업 관리 및 인프라 보존과 같은 글로벌 사회 문제를 해결하는 데 기여할 수 있습니다 또한 공개 및 무료 정책을 통해 결과를 게시함으로써 새로운 바카라 주소 데이터 사용을 만들어 내고 정부에 제기 된 바카라 주소 데이터의 공개 및 자유화를 더욱 촉진하는 데 기여할 것입니다
바카라 주소 데이터 수가 증가하기 위해 ABCI에서 바카라 주소 빅 데이터의 처리를 다양한 바카라 주소 데이터로 확장하기위한 사례 연구를 진행할 것이며, 다른 바카라 주소 데이터 플랫폼과 쉽게 연결하고 바카라 주소 기능을 완전히 활용할 수있는 시스템을 만들 수있는 연구를 진행할 것입니다
또한 SAR 데이터의 편의성을 향상 시키려면 색상 레이더 이미지와 AI를 결합하여 글로벌 생성토지 사용 토지 표지 분류사용자가 이해하기 쉬운 SAR 분석 이미지를 개발하십시오
또한, 우리는 향후 극적으로 증가 할 것으로 예상되는 다양한 바카라 주소 데이터 (예 : 광학 센서, SAR 센서, 초 분광 센서 등)의 글로벌 변화를 통합하고 효율적으로 캡처하는 프레임 워크를 작성하는 것을 목표로합니다