*画像のクレジット: Unsplash ( ） 天山山脈、文粛、アクス、中国 *軌道レベルのマルチスペクトル画像におけるランドサット、センチネル、CBERS、アマゾニア衛星 最近では、衛星画像にアクセスして使用する方法はたくさんあります。ここでは、私が個人プロジェクトで使用している主なオプションのいくつかを紹介します。これらはすべて無料です :-) 衛星オプションの（非常に）簡単な概要 まず、衛星とセンサー自体についてお話ししましょう。今日では、それぞれ独自の機能を備えた多くの選択肢があります。 農業および環境分析（私が日常的に行っていること）で最もよく使用される衛星プログラムは、Landsat と Sentinel の 2 つです。どちらも数十年にわたって進化するセンサーを搭載した複数のミッションに参加しており、さまざまなアプリケーションにますます豊富なデータを提供しています。 センチネル たとえば、Sentinel-2 は欧州のコペルニクス計画の一部であり、マルチスペクトル画像に特化しています。現在、Sentinel-2 シリーズには、Sentinel-2A、Sentinel-2B、Sentinel-2C (最後の衛星はごく最近、2024 年 9 月に打ち上げられました。 ) の 3 つの衛星があります。(通常、最高の空間、時間、スペクトル解像度を組み合わせることができるため、これが私の第一選択です)。 こちら ランドサット ランドサットは、米国地質調査所 (USGS) の国立陸地画像プログラムの下で管理されており、1970 年代から活動しています。最新のミッションであるランドサット 9 は、以前のものと同様に、さまざまな用途にマルチスペクトル画像を提供します。 衛星プログラムは非常に多くあるため、具体的なプロジェクトのニーズに基づいて選択することが重要です。一部の衛星は地球の特定の地域に焦点を当てていますが、他の衛星はより世界的な目標を掲げています。そのため、ここでは（国際的な場面での）あまり一般的ではない他のオプションも取り上げます。 CBERS と Amazonia。国内プログラムに興味がある場合、ブラジルには注目すべき 2 つのオプションがあります。 ブラジルの衛星: CBERS（中国ブラジル地球資源衛星）： この中国とブラジルの協力により、いくつかのミッションが開始されました。最新の CBERS-4A は、さまざまなセンサーを搭載した以前の CBERS 衛星とともに、軌道レベルのマルチスペクトル画像を提供します。 アマゾニア-1: 2021年に打ち上げられたこの衛星は、ブラジル初の完全に国内で開発された衛星です。他の衛星と同様にマルチスペクトル画像を提供しますが、空間解像度は比較的低くなります。主な目的は、名前が示すように、アマゾンのような広大な森林地帯を監視することです。今後のミッションには、Amazonia-1BとAmazonia-2が含まれます。 上記の選択肢の中で、私が言いたいのは シナリオとしては エリアの画像をできるだけ多く取得します。ただし、このアプローチでは、考慮すべき重要な疑問が少なくとも 2 つ生じます。 理想的 利用可能なすべてのオプションを使用する 分析の は何ですか? (また、画像の頻度を増やす必要があるかどうか) 目的 さまざまな画像すべてが分析用に互換性を持つように、 どのように処理しますか? 処理を 衛星画像の入手先 プロジェクトの要件とそれを満たすセンサーがわかれば、データにアクセスする方法はいくつかあります。レポート用に時々画像が必要な場合でも、大規模な分析用に頻繁にデータが必要な場合でも、主なプラットフォームと取得方法は次のとおりです。 公式データポータル ランドサット： 地球探検家 センチネル: コペルニクス データ スペース エコシステム CBERS とアマゾニア: INPE 画像カタログ 他のオプションとしては、たとえば などがあります。 GloVis 2. クラウドプラットフォーム : Landsat、Sentinel、CBERS、その他多数の製品を含む膨大な衛星データ カタログにアクセスできます。すぐに使用できる Web ベースのコード エディタと、JavaScript (JS で使用できるものはすでに多数用意されているため、この言語に精通していなくてもほぼ実行可能です。私自身は精通していません) および Python 用の API が含まれています。 Google Earth Engine (GEE) Amazon Web Services (AWS): Landsat および Sentinel データは AWS で利用できます。詳細については、 をご覧ください。 AWS Open Data Registry APIとプログラムによるアクセス より技術的なユーザーにとって、API と Python ライブラリは強力なツールです。 : 詳細はこちら Sentinel API : 詳細はこちら Landsat API CBERS と Amazonia API: INPE STAC ブラウザ Python ライブラリ: などのライブラリは、SpatioTemporal Asset Catalog (STAC) 標準を介して複数のカタログをサポートしているため優れています。1 つのライブラリで、これらすべてのプロバイダーなどにアクセスできるようになります。 pystac-client サードパーティのツールとソフトウェア Sentinelやその他の衛星画像に簡単にアクセスできる商用サービス Sentinel Hub: ：GEEのカタログに似た、追加のデータセットに最適なオプション 地球データ（NASA） GIS ソフトウェア: や ArcGIS などのツールは、多くの場合、衛星データ リポジトリと直接統合されます。QGIS では、データを取得して処理するためにプラグインが必要になる場合があります。プラグインのメンテナンス ステータスをチェックして、継続性を確認してください。 QGIS 最後に 衛星とセンサーの世界には信じられないほど多様なオプションがありますが、特に最初は、それらを操作するのが大変に感じるかもしれません。良いニュースは、ニーズと適切なセンサーを特定したら (ここでは多くの作業が必要です!)、データにアクセスしてプロジェクトに活用するためのツールとプラットフォームが多数あり、そのほとんどは無料です。
