アマゾンの森林伐採を監視する: 衛星のアプローチ

森林伐採は大きな問題で、特にアマゾンの熱帯雨林で深刻なんだ。アマゾンは有害なガスを吸収して酸素を生み出すから、地球にとってとても重要なんだけど、森林伐採が進んでて悲しい現実だよ。木が切り倒されることで、動物の生息地の喪失や植物の多様性の減少、土壌侵食、気候変動の加速など、深刻な問題が引き起こされてるんだ。2020年には、毎日平均2300ヘクタールの森林が失われちゃった。この警戒すべき状況を受けて、保護地域を作ったり森林管理を改善したりして、森林伐採を減らすためのグローバルな取り組みが進んでるよ。

#衛星画像の重要性

森林伐採をモニターするためには、衛星画像がとても役立つんだ。衛星は人が直接行かなくても広範囲をカバーできるからね。でも、雨季には雲が地面を遮って見えなくなるのが難点なんだ。幸い、最近の衛星技術の進歩で、よりクリアな画像やさまざまなデータが得られるようになったよ。Sentinel-1、Sentinel-2、Landsat 8など、異なる衛星のデータを組み合わせることで、アマゾンの森林伐採のより良い状況が把握できるんだ。

#研究の目的

この研究の目的は、異なる衛星画像を使ってアマゾンにおける森林伐採を予測する方法を開発することなんだ。私たちはMultiEarth 2023 Challengeに参加していて、衛星データを使って地球の生態系の健康を評価することに焦点を当てているよ。私たちのアプローチは、衛星画像を分析して森林伐採の状況を予測するための高度な深層学習技術を使っているんだ。

#データ収集

私たちが研究しているエリアはブラジルのアマゾン熱帯雨林、特にパラ州にあるんだ。この地域は頻繁に森林伐採が行われていて、木の喪失率が高いんだ。私たちはSentinel-1、Sentinel-2、Landsat 5、Landsat 8の4つの異なる衛星を使ってデータを集めたよ。各衛星には異なるセンサーや画像解像度があって、それぞれの利点があるんだ。収集した画像は256 x 256ピクセルの標準サイズにリサイズされているよ。ラベリングの過程では、伐採されたエリアには1の値を、森林があるエリアやその他のエリアには0の値を付けているんだ。

#森林伐採検出の方法論

あるエリアが伐採されたかどうかを判断するために、Masked-attention Mask Transformer（Mask2Former）という特定のタイプの深層学習モデルを使用したよ。このモデルはさまざまな画像セグメンテーションタスクに適しているんだ。データの前処理と後処理の方法を使って、モデルの性能を向上させることに注力したよ。

#データ準備

データを分析のために準備するために、いくつかのステップを踏んだよ：

1. Sentinel-2とLandsat 8の画像からRGBバンドを選んだ。Sentinel-1にはRGBバンドがないから、ゼロ値で埋めたモックバンドを追加して三チャネル画像を作ったんだ。
2. 画像から最低と最高の2%のデータポイントを除去して、データを正規化して0から1の範囲に収まるようにしたよ。

#ネットワークトレーニング

MMSegmentationツールボックスを使って、森林伐採エリアを特定するためにさまざまなネットワークを実装したんだ。実験を通じて、Mask2Formerが最も良い結果を出したよ。さらに、モデルのバックボーンによってピクセルの精度が異なることも考慮して、各タイプの衛星データに対して最も効果的なバックボーンを選んで予測を最適化したんだ。

#データの課題への対処

このチャレンジでは、衛星画像が欠落していたり、特定の場所や時間に対して利用できる画像が少なかったりするケースにたくさん直面したよ。この問題を解決するために、近くの月の時系列データを取り入れて欠落画像を補完したんだ。さらに、今月の画像の方が以前や後の月の画像よりも重要視するようにしたよ。

#雲の除去

雲の影響は森林伐採の見積もりを不正確にすることがあるんだ。予測を改善するために、大きな雲の存在がある画像は除外することにしたよ。すべてのRGB値が160を超えていて、50%以上のピクセルが雲として分類されている画像はデータセットから除外することにしたんだ。Sentinel-1は合成開口レーダーを使っているから、その画像には雲の除去技術を適用しなかったよ。

#外れ値のフィルタリング

予測結果を分析していると、真っ黒な画像や正当ではない森林伐採の兆候が見られる予測が出ることがあったんだ。検出精度を向上させるために、二段階のフィルタリングプロセスを適用したよ：

1. 三シグマ範囲を使って明らかな外れ値をフィルタリングした。
2. 予測された森林伐採率に基づいて、さらに間違った予測を除外するための二番目のフィルターを適用したんだ。

#最終処理ステップ

画像をフィルタリングした後、処理したすべての画像から出力を平均化して、一つのバイナリ画像を作成したよ。このバイナリ画像では、確率が40%を超えた場合は伐採された（1）とマークされ、それ以外は森林やその他（0）としてラベリングされたんだ。さらに、最終的なバイナリ画像のノイズを減少させるために、形態学的開放操作を使用したよ。

#テストと結果

私たちのテストセットには、2016年8月から2021年8月までの1000件のクエリが含まれていて、135の異なるエリアをカバーしているんだ。クエリごとにデータの量が異なっていて、ポストプロセッシングがピクセル精度向上に重要だったよ。評価サイトを使って私たちの手法を評価した結果、雲の除去と時系列データの取り入れがピクセル精度を90.546%まで大幅に改善したんだ。

#結論

MultiEarth 2023に参加することで、衛星画像と深層学習がアマゾンの森林伐採をモニターし予測する手助けになることを示したよ。異なる衛星タイプのデータを組み合わせたり、画像処理技術を改善したり、集中したトレーニング方法を適用したりすることで、素晴らしい結果を得られたんだ。最終的な方法はピクセル精度91.13%、F1スコア0.88、IoUが0.81を達成したよ。

この研究は、森林伐採のような重要な環境問題に取り組むために、高度な技術と方法を活用する重要性を強調しているんだ。アプローチを継続的に洗練させて、新しいデータソースを統合することで、私たちの planet の健康に対する森林伐採の影響を理解し、緩和するための意義ある進展ができるんだよ。