SolafuneがNEDOのSBIR推進プログラムに採択、衛星データを活用した高精度森林モニタリング技術の開発へ

text: XEXEQ編集部
（記事は執筆時の情報に基づいており、現在では異なる場合があります）

PR TIMES より

記事の要約

SolafuneがNEDOのSBIR推進プログラムに採択
環境省のニーズに基づく研究開発課題に取り組む
衛星データを活用した高精度森林モニタリングを目指す

SolafuneがNEDOのSBIR推進プログラムに採択され衛星データ解析事業を展開

株式会社Solafuneは環境省を研究開発課題のニーズ元とした国立研究開発法人新エネルギー・産業技術総合開発機構（NEDO）の2024年度「SBIR 推進プログラム」（連結型）に係る公募に採択されたことを2024年8月27日に発表した。本事業では衛星データを活用した高精度な森林モニタリング技術の開発を目指している。^[1]

具体的には超解像度化モデルを使用して高解像度の衛星データを生成し、それを用いて森林のモニタリングと管理を効率化する技術の開発に取り組む。この技術により、カーボンクレジット創出などの分野での応用が期待される。また、衛星データに特化したAIモデルの開発も行い、実用化に向けた検証を進める予定だ。

Solafuneは本事業を通じて、樹木一つ一つを個別に識別し高精度な森林状況の確認を可能にする技術や、樹木の種類を判別することで環境への影響度を評価する技術の開発を目指している。さらに、海外政府や企業とのネットワークを通じてニーズ調査を行い、グローバル展開も視野に入れている。

SolafuneのSBIR推進プログラム採択事業の概要

項目	詳細
事業内容	超解像度化モデルを使用した高解像度の衛星データによる森林モニタリング
主な技術開発目標	樹木の個別識別、種類判別、環境影響度評価
期待される応用分野	カーボンクレジット創出など
開発手法	超解像度化モデル、衛星データに特化したAIモデル
事業展開	グローバル展開を目指す

超解像度化モデルについて

超解像度化モデルとは、低解像度の画像から高解像度の画像を生成する技術のことを指しており、主な特徴として以下のような点が挙げられる。

AIを用いて画像の詳細情報を推測・補完
元画像の4倍以上の解像度向上が可能
衛星画像や医療画像など様々な分野で応用

Solafuneの事業では、この超解像度化モデルを衛星データに適用することで、より詳細な森林情報の取得を目指している。高解像度化された衛星画像により、個々の樹木の識別や種類の判別が可能となり、森林のモニタリングや管理の精度が飛躍的に向上すると期待されている。

SolafuneのSBIR推進プログラム採択に関する考察

SolafuneのSBIR推進プログラムへの採択は、環境モニタリングの効率化という社会的課題に対する革新的なアプローチとして評価できる。超解像度化モデルと衛星データを組み合わせた森林モニタリング技術は、人材不足が懸念される中で、効率的かつ高精度な環境管理を可能にする可能性を秘めている。この技術が実用化されれば、カーボンクレジット市場の活性化にも寄与するだろう。

一方で、技術の実用化に向けては、衛星データの取得頻度や精度、気象条件による影響など、様々な課題が予想される。また、AIモデルの精度向上や、大量のデータ処理に必要な計算リソースの確保なども重要な課題となるだろう。これらの課題に対しては、他の研究機関や企業との連携、クラウドコンピューティングの活用などが解決策として考えられる。

今後、Solafuneには森林モニタリング以外の環境分野への技術応用も期待したい。例えば、都市部の緑地管理や生態系の変化の追跡など、幅広い環境課題への対応が考えられる。また、グローバル展開を視野に入れているため、各国の環境政策や規制に対応できる柔軟なシステム開発も重要になるだろう。

参考サイト

^ PR TIMES. 「株式会社Solafune、NEDO「SBIR 推進プログラム」連結型に採択 | 株式会社Solafuneのプレスリリース」. https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000029.000065306.html, (参照 24-08-29).

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