「地表の水を見つける!」現場にコミットする機械学習ノート【vol.20】

   

こんにちは。エンジニアライターの小原です。

連載「現場にコミットする機械学習ノート」では、論文を詳しく読み解きながら、現場で使えるAI実装のヒントを記録していきたいと思います。

前回の記事では、「画像に映る物体の奥行きを推定する」 を扱いました。

今回は、アメリカのNASA SERVIR Science Coordination Office, NASA Marshall Space Flight CenterのK. Herndonらが2020年1月に発表した「 決定木で地表の水を見つける 」に関する論文を扱っていきます。

もくじ
1章 サヘル砂漠における水資源の発見の課題
2章 リモートセンシング技術で地表水を発見
2.1 研究目的:手法の包括的な比較を行う
2.2 研究手法:データセット、指標、機械学習法を用意
2.3 研究結果:データセット別に、適性を発見

■前回の記事 【vol.18】画像に映る物体の奥行きを推定する

1章
サヘル地域における水資源発見の課題

サヘル地域では、水は不足しているが必要不可欠な資源です。雨の降らない地域において点在する一時的な池や湖は、作物への灌漑や牛への水分補給のために零細農家や牧畜民が生計を立てる上で必要なものとなっています。

これらの水域は遠隔地に位置し分散しているため、測定器などによる典型的なモニタリング方法の利用は制限されています。そんな中リモートセンシング技術は、これらの孤立した地域において定期的に地表水域を測定するための迅速かつ費用対効果の高い手段になり得ます。

2章
リモートセンシング技術で地表水を発見

まずはK. Herndonらの研究におけるミッション・手法・結果をまとめます。

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