TECHNOLOGY

テクノロジー

衛星データ×AI×区画技術

現在、衛星から様々なデータが取得できるようになっております。 しかしながら、これらのデータの活用方法は未だ開発途上にあります。 サグリでは、衛星から得られるデータと、地上の現場における データからアルゴリズムを構築し、農業をはじめ、 地球上に暮らす私たち人類の営みをより良くしていきます。
AI技術の進展

ビッグデータである衛星データ

衛星データは、広域かつ均質的に地上のデータが取れるため、その有用性に期待が持たれています。人間の目に見えない、非可視光領域の赤外やマイクロ波のデータも取ることができる為、様々な用途における研究が進んでおります。しかしその一方で、衛星データは分解能(画像の解像度)に限界があり、様々なセンサの種類がある中、エンドユーザーが直接活用するのは難易度が高いため、適切に提供できるプレイヤーが必要とされている状況です。
衛星データの歴史は古く、軍事利用の目的から始まり、長らく研究用途に活用されてきました。これまでは各センサにおける波長を組み合わせて解析したり、解析結果に応じて衛星画像に色付けをすることによって特徴や変化を目視で捉えることが行われてきました。多くの衛星は同じ場所を定期的に周回し、時系列の変化を捉えることができることから、いわゆるビッグデータであり、今までの解析手法には限界がありましたが、近年AIの技術が進展することによって、大きく状況が変わって参りました。
AIに学ばせる

AIが農地状況を予測

当社は、衛星データをAIの技術を用いて解析を行っております。各センサにおける波長の反射値である衛星データに対して、それら反射値が地上のどのような状態を示しているのか、意味付けを行うことで有用なデータに変換されます。言わば、地上の様々な状態において、AIに衛星データの特徴を学ばせることで、AIが予測をできる状態を作りだします。
例えば 、当社が展開する農地状況把握アプリ「ACTABA」は、耕作放棄地の増加という日本における大きな農業課題に対して、ソリューションを提供するものです。ACTABAでは、衛星データを解析し、当社が開発したAIに対して、圃場毎に耕作されている農地か、放棄されている農地かを学習させることによって、農地の特徴を捉えております。構築されたアルゴリズムによって、耕作放棄地である確率の予測結果を提示するものです。
機械学習(AI)を活用した

農地の自動ポリゴン技術

現在当社は、2019年3月に農林水産省により整備が完了し、4月よりオープンデータとして提供され始めた国内農地の区画情報(筆ポリゴン)を教師データとしてAIの画像認識技術による自動化を行うことで、世界中の農地のポリゴン化を目指しています。(左図:実際の自動ポリゴンの表示結果) 農地のポリゴンは、スマート農業によりデジタル化されるあらゆるデータを保持する基盤としても期待がされており、データのインフラとして、スマート農業におけるハードとソフト両面の様々なツールと連携することを想定しております。