Hackathonとは、2022年7月5日~8月31日の約2か月にかけて開催されたAmazonの国際的なハッカソンです。公式サイトhttps://aws-asdi.devpost.com/このハッカソンの目的は、Amazonのサービスとデータを使って、国連の持続可能な開発目標(SDGs)に貢献をするというものでした。credits)をいただきました。つに貢献するソリューションを見つけることです。ホストされ、誰でも無料で利用できるペタバイト規模のデータへのアクセスを提供しています。(2022年夏時点)を超えるデータセットが含まれています。17の国連の持続可能な開発目標についてはこちらを参照ください。提出の際に必要なものは、以下の通りです。Wildfiresの概要ここからは実際に開発した内容について説明していきます。詳しくは以下でも説明しています。https://devpost.com/software/cfo2説明動画はこちら。気候変動によって、記録的な熱波が続き、世界各地で毎年史上最高の気温を記録しているのは、周知の事実です。2021年、カナダでは49.5度、アメリカでも54度と記録し、猛暑の前にすでに干ばつに見舞われていた地域では、大規模な森林火災につながる可能性が高く、地域の住民を悩ませています。2022年だけでカナダでの火災は5,449件、被害面積は1,610,216ヘクタールにのぼります(参考資料)。カナダのShagowAskee財団は、先住民の知識を用いて生物多様性を維持し、森や森の生物系を守ることに力を注いできました。今回のこのプロジェクトでは、彼らの森林の知識と、私達のリモートセンシングの技術を用いて、効果的な山火事削減活動をどのようにサポートできるかを示すソリューションを提示しました。このソリューションは、国連の持続可能な開発目標17個のうち、目標7、8、9、10、11、12、13、15、17に貢献できたと思われます。その中でも特に、次の2つに注目しました。森林火災は、その燃料となる枯れ木など乾燥した木材が多くある場所で広がりやすくなります。そこで、乾燥した木材が多い地域のマップを作成することにより、消防活動のプライオリティを示すことができると考えています。そのために森林エリアの過去の炭素貯蔵量を計算し、現在の枯れ木のマップと組み合わせ、燃料マップ(乾燥した木材が多い地域のマップ)を作成しました。処理の大きな流れを上図に示します。処理は大きく二つ、1炭素貯蔵量マップの作成と2枯れ木マップの作成に分けられ、1と2を組み合わせて3燃料マップを作成します。modelを使いました。インプットは、土地被覆図と、その土地被覆図のクラスの炭素プールテーブルです。アウトプットは、単位面積あたりの炭素貯蔵量(単位:トン/ヘクタール=1ピクセル)となります。ASDIの提供しているデータの一つである、ESAのWorldCover(解像度10m)を使いました。)があります(マングローブはない地域)。インプット:炭素プールテーブル10種類の被覆それぞれに対して、文献などから単位面積あたりの炭素貯蔵量(単位:トン/ヘクタール)の平均値を設定し、被覆に応じた以下のような炭素プールテーブルを作りました。あたりの炭素貯蔵量(白っぽいエリアが高炭素貯蔵量エリア、黒っぽいエリアは水や人工建物など炭素が低い場所)Outputは上記に示した通り、単位面積(1ピクセル)に含まれる炭素貯蔵量になります。私達が使ったWorldCoverは、2020年のものだったので、OutputのTiffファイルには、2020年時のターゲットとするエリアでの炭素貯蔵量がピクセルごとに表示されているマップになります。2枯れ木マップの作成1で作成した炭素貯蔵量マップは2020年時点のものなので、2022年の現在の様子を知るために、2020年から2022年で枯れ木に変化した場所を把握します。枯れ木のマップについては、私達のチームは過去に、森林の中の枯れ木を検出するモデルをディープラーニングを用いて作成していました。その際に使用したデータは光学画像である、Sentinel-2です。こちらのモデルには、2枚の画像をインプットとして使います。今回は、2020年の夏の画像と、2022年の夏の画像を使用しました。このモデルは、最初の画像では健康的だったけれど、次の画像で健康状態が悪くなっている樹木の位置を検知します。今回の例では、2020年の時には健康だったけれど、2022年では健康状態が悪くなり枯れてしまった樹木の位置を検知します。Sentinel-2の私達が使っている画像の解像度は10mにリサンプリングされているので、正確には1本1本の枯れ木の位置は検知できませんが、ある程度まとまって枯れ木になっている場所を検知します。3燃料マップの作成1で作成した2020年時の炭素貯蔵量のマップと、2で作成した2020年から2022年にかけて枯れ木になった場所のマップをかけ合わせて平方根を取り、2022年時点での、燃料マップ(燃える可能性のある乾燥した木材が多い地域)を作成しました。▲燃料マップ(赤で示したエリアが枯れ木があるエリアで、濃い赤になるほど、プライオリティが高い)左上は解像度500m,右下は解像度2000mです。このテーブルは、解像度2000mでの燃料マップです。XYで場所が示されています。この地域で火災が発生したときの、山火事削減活動のプライオリティに役立てるように作成しました。衛星データを扱って苦労した点まず取り掛かった時期が遅かった(締め切り2週間前から始めた)ので、時間的に厳しかったというのが一番大きいです。私たちは、SageMakerを以前に使ったことがなかったので、まずSageMakerで何ができるのかを知り、私たちが見せたいと思っていることをSageMakerを使って実現させるのに、2週間はギリギリの時間でした。個人的には、炭素プールテーブルの作成が大変でした。こちらにも記載してあるように(https://community.naturalcapitalproject.org/t/invest-carbon-model-carbon-pool-data/1504)特定の地域の炭素貯蔵量を探すのは難しい場合が多いです。こちらのサイト(https://cdiac.ess-dive.lbl.gov/epubs/ndp/global_carbon/carbon_documentation.html#tables)を参照することが多いですが、すべてのクラスの炭素貯蔵量が記載されていない場合もあるので、論文をあたってみたり、いろいろなところから情報を集める必要がありました。まとめ本記事では、Amazonが主催する国際的なハッカソンで入賞を果たした、森林火災のリスクマップの作成について、チームメンバーの風間さんに紹介していただきました。今回ご紹介したデータの多くはオープンソースであり、皆さんもアクセスできるものとなっています。me)わたしたちの日常を、宇宙ビジネスで豊かにする。ビジョンに掲げ、様々な専門性を持つ多様な人財コミュニティをベースに、様々な宇宙ビジネスの加速支援を行っている。#MonthlySatDataNews2022年8月に公開された衛星データの利活用に関する論文の中でも宙畑編集部が気になったものをピックアップしました。2023/1/13【2022年12月】衛星データ利活用に関する論文とニュースをピックアップ!2022年12月に公開された衛星データの利活用に関する論文の中でも宙畑編集部が気になったものをピックアップしました。2020/3/3【コード付き】Sentinel-2から指定した範囲の連続した衛星画像を取得する林野火災による被害が大きいオーストラリアを対象に、林野火災が目立つようにブレンドした衛星画像を指定期間分取得してタイムラプスを作成し、その被害状況を可視化する方法をご紹介します。