モデルはより精密に、処理はより速く。SuperMap GIS 2025が拓く、リモートセンシング「T+1」応用の新時代

デジタルツインやスマートシティといったプロジェクトが本格化する中、地理空間情報の「高精細なビジュアル」は、もはや単なる「おまけ」ではなく、プロジェクトの価値を左右する「核心」となりつつあります。
この大きな潮流に応えるべく、「SuperMap GIS 2025」のリモートセンシング技術が、多方面で劇的な進化を遂げました。
今回は、撮影したばかりの衛星画像や航空写真を、翌日にはビジネスや行政で活用できる「T+1」応用をテーマに、SuperMap GIS 2025の新たな技術をご紹介します。

1. 画像処理の効率化：AIアルゴリズムの最適化が生む「精度」と「速度」

SuperMap GIS 2025では、リモートセンシング画像処理の基盤となるアルゴリズムエンジンが大幅に強化され、より高い精度と効率を実現しました。

 * AIによるマッチング精度の向上

   AI画像マッチングアルゴリズムが進化し、これまでマッチングが困難だった砂漠や密林といったテクスチャの乏しいエリアでも、安定した高精度なマッチングが可能になりました。これにより、これらの地域のデジタルオルソ画像の品質が飛躍的に向上します。また、AI DSM抽出アルゴリズムのアップグレードにより、都市部の建物や山岳地帯の地形起伏が、より現実に近い形で鮮明に再現されます。

 * インクリメンタル調整技術

   広大なエリアのデータを複数回に分けて処理する際、従来は各バッチの境界部分で誤差が蓄積し、地物がズレてしまう問題がありました。新しく導入された「インクリメンタル調整技術」は、先行する処理結果を基に次のバッチを処理することで、境界部分の誤差を最大4分の1にまで低減。複数回にわたるデータ処理でも、成果物全体の一貫性を高く保ちます。

 * アダプティブカラー補正

   異なる時期に撮影された画像を繋ぎ合わせる（モザイクする）際に発生する色調のズレ。新搭載の「アダプティブカラー補正」アルゴリズムは、人の手によるテンプレート設定を必要とせず、画像間の色差を自動で計算し、自然な色調で補正します。これにより、分析や解読に適した、撮影時の色合いに近い高品質なモザイク画像を生成できます。

2. インテリジェント解読の進化：大規模モデルが「解像度」を再定義する

SuperMapは、自社開発のリモートセンシング解読大規模モデル「LIM」の性能をさらに向上させました。

 * LIM大規模解読モデルの進化

   自己教師あり学習のデータ規模を大幅に増やし、パラメータ数を5億まで引き上げることで、地物分類の精度が著しく向上しました。これにより、水域の境界などがよりシャープに、正確に抽出できるようになります。また、大規模モデルのファインチューニングを効率化する「LoRA微調整」手法を導入し、より少ないリソースで特定のタスクにモデルを適応させることが可能になりました。

 * 豊富な「すぐに使える」事前学習済みモデル

   従来の建物、水域、耕地などの抽出モデルに加え、「道路抽出」「太陽光パネル抽出」「建物変化検出」「超解像再構築」といった、すぐに業務で活用できる多様な事前学習済みモデルが新たに追加されました。

 * 超解像再構築アルゴリズム

   SuperMapが新たに提供するこの機能は、超解像技術に基づき、低解像度の画像を、ディテールと鮮明さが向上した高解像度画像へと変換します。ユーザーが独自の超解像モデルを学習させるためのツール一式に加え、画像の解像度を4倍に向上させる、すぐに使える事前学習済みモデルも提供されます。

3. バンド演算機能の統合

農業、林業、環境保護といった分野でのニーズに応え、より使いやすくなったバンド演算機能を提供。NDVI、NDWIといった代表的な29種類の計算式がプリセットされており、専門的なリモートセンシングデータ分析を強力にサポートします。

まとめ

SuperMap GIS 2025の新世代リモートセンシング技術は、AIを駆使して画像処理とインテリジェント解読の両面で大きなブレークスルーを果たしました。
これにより、取得したばかりのリモートセンシングデータを、わずか1日でビジネスや行政に活用できる「T+1」応用が、さらに現実のものとなります。SuperMapは、リモートセンシングとGISの一体化をさらに深化させ、ユーザーが単一のプラットフォーム上で、より効率的に空間の知性を引き出すことを可能にします。

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