Quantum ポートフォリオ

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プロジェクト概要

WWF(世界自然保護基金)によると、森林は地球の陸面の30%以上を覆っていますが、毎日驚くほど大量の木が伐採されています。
Quantumは、生態系組織であるSCGISと協力して 、クラウドベースの精密森林伐採プラットフォームであるClearCutを開発しました。これは、環境保全団体や民間の企業が伐採プロセスを監視し、違法な伐採に迅速に対応するためのプラットフォームです。

ビジネス上の課題と使命

伐採プロセスを追跡するため、限られたリソースで広大な地域を環境保全団体は監視していました。手動による監視には、多くの時間とリソースがかかります。
このWebプラットフォームで、地理情報システム(GIS)や科学者を駆使して天然資源を保護している人々や組織に対し、継続的に伐採情報の解析結果を提供する事ができるようになりました。

ソリューション

ClearCutは、コンピュータービジョンと人工知能によって森林破壊を自動的に監視できます。
衛星データを3〜5日ごとに収集することにより、森林の状態を自動的に比較し、発生した変化に関するレポートが作られます。伐採された場所の位置情報と最新のデータは、メールにて通知が来るため、環境保全団体は迅速に対応することができます。
ClearCutが収集および処理する衛星データにより、保全団体は森林破壊の不正確で古い情報を自動で更新・測定し、分析することができます。

開発体制

プロジェクトのリリースには4か月かかりました。
まず、データと既存の方法を分析し、解決すべき主題を決定しました。次に、さまざまなモデルを開発してテストしました。その後、サーバーとクライアントの両部分の開発を行いました。

データに関しては、画像の正規化、1つの画像への統合、追加のチャネル(NDVI)の計算など、追加の処理が必要なマルチチャネル衛星データを使用しました。これらのイメージは 10000х10000px程度と 非常に大きいため、RAMサイズの制限により、複雑な計算を実行できず、中間結果を保存して、計算をより小さく分割しました。モデルの品質に影響を与えるマークアップにも欠陥があり、位置情報のスペシャリストは改善を続けました。

また、変更を追跡するため、色識別のシステムを採用しました。

① 一定期間変化していない森林破壊地域は黄色でマーク
② 森林減少が増加している地域は赤でマーク
③ 衛星データがないエリアは青でマーク

このように、土地ごとに森林破壊の変化に関する詳細な情報を識別できるようにしました。

テクノロジー

フロントエンド: React Native
バックエンド: Python
データベース: PostgreSQL / PostGIS

セグメンテーションモデルは、開発の初期段階で使いやすいKerasを使用して構築しました。その後、より複雑なモデルを構築できるPyTorchに移行しました。

その他、画像処理とGISに使用したもの
・Imageio
・openCV(強力なイメージングツール)
・gdal(追加のチャネルと画像の正規化の計算に使用)
・geopandas(ポリゴンの操作と地理座標へのバインドに 使用)
・ラスタリオ(tiff形式の画像)

すべてのサービスにおいてインフラはAWSを使用

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