COMPs
生成AIで衛星画像の可能性を広げる。
生成AIによって様々な衛星画像から より鮮明で精細な画像を創り出し、そこから得られる価値をご提案します。
最終目標は、これら斬新な技術をユーザの利用価値に落とし込み最短で提供することです。
マルチスケール衛星画像の超超解像による建物形状生成
オービタルネットでは、SAR画像やマルチスケール衛星画像（WorldView2やGRUS、Sentinel-2等）から建物形状を取得する試みを行っています…。その中でSAR画像やGRUS、Sentinel-2は単純に超解像からcにて建物形状を取得することが難しく、さらなる工夫が必要になります。そこで衛星画像を超解像化した画像をさらに超解像化して（Hyper Resolution）建物を明瞭化することによって建物セグメンテーションによる建物形状の取得が可能になりました。SAR画像はカラー化、超解像化、建物セグメンテーションという流れになります。
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衛星画像のAI単眼深度推定
衛星画像や空中写真画像から建物の3Dモデルを取得するにはSfM/MVSによる計測が必要になります…。ただ、簡易的な形状でも短時間で欲しい場合もあります。衛星画像からAI単眼深度推定を用いて簡易的な3D点群は取得可能ですが 広域では全体の高さの整合が測れないなどの課題があります。そこでオービタルネットでは、建物形状と隣接建物との相対的な関係に重点を置き、広域のDEMや3Dモデルの生成を試みています。将来的には日射量や太陽光発電のポテンシャル評価を行うWebサービスを検討しています。
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SAR画像カラー化・超解像
合成開口レーダー（SAR）は、昼夜を問わず雲を透過するなど天候に左右されずデータが収集できるレーダーです…。災害時など迅速な情報収集が必要な場合において、光学センサーと比較して即時にデータが取得できる利点がありますが 人間が判読できる画像を生成するには不向きです。また、機械判読を行うにもカラー情報があると判読精度が向上します。そこで、拡散モデルを用いてSAR画像から鮮明なカラー画像を生成し、且つ超解像を行う研究をはじめました。
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AI判読建物の整形
WorldView-2など高解像度の衛星画像は、ＡＩの建物セグメンテーション技術を用いることによって建物ポリゴンを生成することができます…。しかし、後処理の工程において既存のアルゴリズムや後処理でよりシンプルで建物にマッチする形状に整形することは容易ではありません。そこで、オービタルネットではAIセグメンテーション画像からシンプル且つ自然な形状でポリゴン化する建物正規化アルゴリズムを開発し、 衛星画像から綺麗な建物マップを作成する取り組みを始めています。
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Sentinel-2・GRUS画像から道路中心線生成
衛星画像の超解像化によって従来困難であった解析ができるようになります…。従来であれば衛星画像の解像度からSentinel-2(10m)の衛星画像は建物や道路の識別は困難であり、 GRUS（2.5m)の衛星画像は幹線道路を除く生活道路の識別は困難です。そこで超解像技術を用いて画像を4倍に精細化にすることによってそれらの識別ができるようになります。ここでは超解像化の活用事例として、超解像化した衛星画像から道路中心線の生成事例をご紹介します。
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