（株）DATAFLUCTは、衛星画像を基盤とした水田域のモニタリングプロジェクトを展開し、フェーズ1として、約80％の精度で水田域の判定に成功したことを発表した。 同社はデータサイエンスの力で社会課題を解決しSDGsに貢献することを目指しており、今年1月の『DATAFLUCT smartcity series.』発表など同分野において積極的な事業開発を進めている。今回のプロジェクトは、国立研究開発法人 国立環境研究所の依頼を受けて開発を進める新たな取り組みという。

■プロジェクトの背景
温室効果ガスのうち二酸化炭素に次いで重要とされる物質がメタンであり、その吸収・排出量を正確に把握することが求められている。酸素のない状態で有機物が分解されることでメタンは発生しまするが、水田に水がある状態ではこの条件が揃い、メタンの発生が促進される。国立環境研究所は、地球温暖化問題への取り組みの一環として、水田を効率的にコントロールしメタン排出を減らすための研究を進めている。

■DATAFLUCTの取り組み
今回のプロジェクトでは、マイクロ波の跳ね返りを基にすることで天候や時間帯に左右されない「SAR画像」（Sentinel-1衛星）と、光学センサで太陽光を観測し、地上からの反射・放射される強度の違いで物体を識別する「光学画像」（Sentinel-2衛星）を組み合わせ、AIによる機械学習で水田をモニタリングすることを目指す。
現時点（フェーズ１）では、約80％の精度で特定エリア内の水田域の判別が可能となり、今後はさらなる多角的な分析に向けて開発を進めていくとのこと。

【分析の概要】
・目的： 東南・東アジア地域の水田域抽出（フェーズ１）
・対象地域： 東南・東アジア地域※の6カ国から選定した、９箇所のエリア（5km×5km四方）
　※インド、ベトナム、インドネシア、タイ、フィリピン、日本
・モデル： 衛星画像を基盤にした土地被覆分類モデル（水田有無判定に注力した2値分類モデル）

ニュースリリースサイト(DATAFLUCT)：https://datafluct.com/release/1422/