AIBR プレミアム
拓海さん、最近部下から森林や環境のリモートセンシングでAIが役立つって話が出たんですが、どんな研究が進んでいるんでしょうか。うちの事業と結びつく視点で教えてくださいませんか。
素晴らしい着眼点ですね！今回は、アジアの“最長樹”が分布する地域で原始林の樹冠高（canopy height）を衛星データと深層学習で初めて広域マッピングした研究です。短く言うと、「遠くから木の背の高さを機械で推定して、巨木コミュニティを見つけられる」研究ですよ。
これって要するに、衛星写真やセンサーから木の高さを推定し、保全や炭素管理に使える地図を作るということですか？導入コストと効果が気になります。
いい質問ですよ。要点は三つです。第一に、投資対効果（ROI）の観点で言えば衛星データは広域を低コストで観測でき、現地調査を代替・補完できるんです。第二に、技術面では複数ソースの観測データを組み合わせて深層学習を使うと精度が上がるんですよ。第三に、実運用では定期的な監視が可能になり、早期の異常検知や炭素評価に使えるんです。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。
現場は面倒ですから、現地人員の負担軽減は嬉しいですね。ただ、衛星データって種類が多くて何を使えばいいか分かりません。どれが肝なんでしょうか。
良い着眼点ですよ。今回の研究はマルチソースの地球観測データ（multisource Earth observation）を使っています。具体的には光学衛星画像、合成開口レーダー（SAR）、そして既存の炭素や地形データを組み合わせるんです。たとえば、光学が葉の色を教えてくれるとすると、SARは木の構造の輪郭を教えてくれる、両方あると正解に近づくんです。
なるほど。技術は分かりました。実際の精度はどれほどですか。誤差が大きいと信用に関わりますから。
本研究の提案モデルは「pyramid receptive field depth separable CNN（ピラミッド受容野深さ分離畳み込みニューラルネットワーク）」というカスタムモデルで、RMSE（root mean square error、二乗平均平方根誤差）が約5.75メートルです。現地の巨木を検出するには十分な精度であり、管理用途では高い実用性が期待できるんです。要は、50メートル級の木の高さを推定するのに数メートルの誤差なら許容できる場面が多い、ということですよ。
精度の数字も出ているのですね。現場で使うには、どのくらいの頻度でデータ更新すれば効果的ですか。季節や台風で変わると困るんです。
良いポイントですよ。研究では定期的な時系列監視を念頭に置いており、季節差や人為的な撹乱の検出に適しています。現実的には半年〜年単位での更新がコストと効果のバランスに合いやすいですが、異常検知を重視するなら数ヶ月単位での観測も可能です。大丈夫、一緒に運用設計ができますよ。
運用設計も含めて、まずは試験的にやって効果を出す方法がありそうですね。これって要するに、衛星＋機械学習で“巨木とその群落”を安く見つけられるってことですか？
その通りですよ。まとめると三点です。まず、広域の資源を低コストで把握できる。次に、複数データを組み合わせる深層学習で精度向上が図れる。最後に、継続監視で炭素管理や保全に直結する情報が得られるんです。大丈夫、一緒にロードマップを作れば導入は可能です。
分かりました。ではまず試験区で半年単位の監視を行い、巨木候補のピンポイント現地確認に移します。要は、衛星解析でリスクを絞って現地を効率化するということですね。ありがとうございました、拓海さん。
