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| 講演名 | 2019-09-13 13:55 クラウド型プラットフォーム/AI時代に向けた複合衛星画像の自動スタッキングツール開発及び高次プロダクトの試作 ○佐々木善信・中元経史朗・大吉 慶（JAXA）  AI2019-20 |
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| 抄録 | （和） | 昨今、衛星画像を使用したビジネスの基盤ツールとして、大量データのダウンロードが不要かつ大容量・高速計算が可能なクラウドを活用した衛星データ利用プラットフォームが注目されている．すでにクラウド上で整備されているデータセットの利便性は高い一方、新規・個別に衛星画像（プロダクト）を追加・利用するには、衛星画像の幾何学的変換や物理量への変換などの解析前処理が必要となり、衛星データ解析の非専門家にとっては容易ではない．本研究では、主に宇宙航空研究開発機構(JAXA)の中分解能(数百m～数km)画像を対象とし、ユーザが関心期間・領域・衛星画像の種類を指定するだけで、自動で衛星画像を識別・ダウンロード、読込・統合（モザイク処理）・地図投影、ファイル(Geotiff, PNG, KML)出力を行うツールを開発した．本稿では、ツールの内容及び、開発したツールで出力した衛星画像と、機械学習を用いて試作した気温メッシュデータを紹介する． |
| （英） | Recently, satellite data businesses and data platforms with large-capacity storage and high-computing power have attracted attention. The platform have been becoming widely used to analyze satellite data stored on the platform, however, it requires expertize in remote sensing (e.g. projection transformation, conversion from DN to physical variables and so on) to utilize the satellite images which are unavailable on the platform. In order to overcome this issue, we developed the tool in particular for the satellite images observed by JAXA’s satellites with medium spatial resolution (100 m to several km). This tool automatically identify the satellite product, downloads, reads, integrates and projects the data, and outputs files (Geotiff ,PNG and KML). In this paper, we introduce the tool and the result of gridded air temperature dataset estimated by land surface data generate by the tool’s and machine learning technique. |
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| キーワード | （和） | 人工衛星 / 地球観測 / 機械学習 / 画像解析 / クラウド型プラットフォーム / / / |
| （英） | Satellite / Earth Observation / Machine Learning / Image Analysis / Cloud platform / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 119, no. 202, AI2019-20, pp. 7-12, 2019年9月. | |
| 資料番号 | AI2019-20 | |
| 発行日 | 2019-09-06 (AI) | |
| ISSN | Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | AI2019-20 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | AI |
| 開催期間 | 2019-09-13 - 2019-09-14 |
| 開催地（和） | 霧島自然ふれあいセンター |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | 「地球環境観測と人工知能」および一般 |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | AI |
| 会議コード | 2019-09-AI |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | クラウド型プラットフォーム/AI時代に向けた複合衛星画像の自動スタッキングツール開発及び高次プロダクトの試作 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Development of Complex Image Stacking Tool for Machine Learning and Cloud Satellite Data Platforms |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 人工衛星 / Satellite |
| キーワード(2)（和/英） | 地球観測 / Earth Observation |
| キーワード(3)（和/英） | 機械学習 / Machine Learning |
| キーワード(4)（和/英） | 画像解析 / Image Analysis |
| キーワード(5)（和/英） | クラウド型プラットフォーム / Cloud platform |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 佐々木 善信 / Yoshinobu Sasaki / ササキ ヨシノブ |
| 第1著者 所属（和/英） | 宇宙航空研究開発機構 (略称： JAXA) Japan Aerospace Exploration Agency (略称： JAXA) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 中元 経史朗 / Keishiroh Nakamoto / ナカモト ケイシロウ |
| 第2著者 所属（和/英） | 宇宙航空研究開発機構 (略称： JAXA) Japan Aerospace Exploration Agency (略称： JAXA) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 大吉 慶 / Kei Oyoshi / オオヨシ ケイ |
| 第3著者 所属（和/英） | 宇宙航空研究開発機構 (略称： JAXA) Japan Aerospace Exploration Agency (略称： JAXA) |
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| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2019-09-13 13:55:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | AI |
| 資料番号 | AI2019-20 |
| 巻番号（vol） | vol.119 |
| 号番号（no） | no.202 |
| ページ範囲 | pp.7-12 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2019-09-06 (AI) |
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