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定量的な土地利用変化の把握NEW

当社のAI（人工知能）を用いた土地利用解析技術^※は、土地利用状況を推定するモデルをターゲット衛星画像向けに精緻化することで、任意の衛星画像から、広域な地表面の状況や時間変化を定量的に捉えることができます。

※本技術はOpenEarthMap*の成果を利用しています。　* Xia, J., Yokoya, N., et al. (2023)

下の図は2014年と2022年の光学衛星画像に対して、AIを用いて土地利用状況を推定し、緑地、建物、道路等の面積と、その増減を定量的に示した事例です。

本アプローチにより地球表面の変化をより正確に理解することができ、下記のユースケースを含む様々な活用方法により、環境保全、都市計画、災害対策などの分野の意思決定を支援します。

生態環境の監視：環境変化、特に人間活動による影響を把握し、対応策を講じるために使用されます。
都市拡大研究：都市部の成長や拡大の監視に役立ちます。この技術を使用して、都市開発のパターンや速度を理解することができます。
災害管理：災害発生前後の地表の変化を検出し、災害対応や復旧計画の策定に役立てることができます。
建築物の情報更新：都市部の建物の変化を検出し、建築物データベースを最新の状態に保ちます。また、自然災害などによる建物の損傷を評価し、復旧計画の立案に利用されます。
森林伐採監視：違法な伐採活動や森林の健康状態を監視し、環境保護政策の策定に貢献します。
スマート農業：農地の健康や作物の成長を監視し、農業効率の向上に貢献します。

AIランドスキャン

市街地の変化と営業活動

近年、後継者/労働力不足の問題が良く知られており、今まで多くの労働力の下で行われていた営業活動等の実現が困難になってきています。労働力不足の解決はESG活動におけるS（Social）の重要なテーマです。営業活動が活発に行われる不動産業界や建築/建設/土木業界では市街地の変化を知ることが重要ですが、実際に現地を訪れてその変化を観察するためには多くの労働力が必要になります。以下にこのような営業活動サポートの例として、衛星画像による市街地の変化確認をご紹介します。

下の図は2020年2月から2022年4月の間に観測された駐車場の衛星画像です。2020年2月には多くの車が駐車されていますが、約2年後の2021年12月に駐車車両は1台もありません。その約1か月半後には仮囲いが設置され、さらに2か月後には工事が始まっている様子が確認できます。不動産、建築/建設/土木の営業活動のタイミングは業種によって異なりますが、衛星画像の時系列変化を見ることで、現地に赴くことなく各業種にとって適切なタイミングを見つけることが可能になります。また、衛星画像1枚で広域をカバーできるため、従来市街地を満遍なく訪れていた営業活動ルートの削減等をサポートすることができます。

駐車場の時系列変化