ランドサット画像は、環境モニタリング、土地利用計画、そして科学研究の基盤となっています。数十年にわたり無料で利用できる衛星データのおかげで、専門家や研究者は地球表面の変化を驚くほど詳細に追跡することができます。しかし、このデータを最大限に活用するには、適切なツールが必要です。この記事では、シンプルなビューアから高度な分析ツールまで、ランドサット画像を扱うための最も便利なプラットフォームとソフトウェアをご紹介します。
1. フライピックス
FlyPixは、Landsatなどの衛星画像へのアクセス、分析、解釈を容易にするために設計されたクラウドベースの地理空間分析プラットフォームを構築しました。このプラットフォームは、AI搭載モデルを用いた自動オブジェクト検出、土地利用分類、そして多時点にわたる変化の追跡をサポートしています。ユーザーは、インタラクティブなマップインターフェースで直接画像を表示・操作したり、APIを介して接続して自動化されたワークフローを構築したりできます。Landsatを含む長期的な衛星データセットをサポートすることで、組織が環境変化、都市開発、土地利用パターンを時系列で正確かつ大規模に監視できるよう支援します。
主なハイライト:
- 多時点のLandsat画像解析をサポート
- オブジェクト検出と土地利用分類のための組み込みツール
- 自動化されたデータワークフローのためのAPIアクセス
- データ探索のためのビジュアルマップインターフェース
- 時間経過に伴う画像を分析する AI モデル
最適なユーザー:
- 土地被覆の変化を追跡する環境アナリスト
- 都市計画者とインフラ研究者
- 時系列衛星データを扱うGISチーム
- 衛星からの情報をカスタムアプリに統合する開発者
連絡先およびソーシャルメディア情報:
- Webサイト： フライピックス
- 住所: Robert-Bosch-Str. 7, 64293 ダルムシュタット, ドイツ
- 電話: +49 6151 2776497
- メールアドレス: お問い合わせ
- リンクトイン: www.linkedin.com/company/flypix-ai
2. アトラス
Atlasは、Landsat Look画像を視覚的かつ検索可能な環境に統合する地理空間データプラットフォームです。このプラットフォームは、公開および商用の衛星データを統合システムに集約し、ユーザーは世界中の場所の過去および現在の画像を閲覧できます。インターフェースには、Landsatデータを日付、雲量、センサーの種類でフィルタリングできる地図ベースのビューアが含まれています。
Atlasは、コーディングを必要とせずに画像へのアクセスを簡素化し、標準的な地理空間形式でのデータエクスポートをサポートしています。画像の横並び比較や地球規模のカバー範囲などの機能を備えたAtlasは、Landsatデータに基づく長期的な環境モニタリングや土地利用分析に役立ちます。
主なハイライト:
- 検索可能な視覚的なLandsat Look画像へのアクセス
- 正確な選択のための日付、センサー、雲量フィルター
- 画像を並べて比較するツール
- 複数のデータソースからグローバルにカバー
- 地理空間形式でのエクスポート機能
最適なユーザー:
- 景観の変化を追跡する環境専門家
- 歴史的なランドサット画像を使用する研究者
- 地理空間分野の教育者と学生
- コーディングなしで衛星データに素早くアクセスする必要があるユーザー
連絡先およびソーシャルメディア情報:
- ウェブサイト: atlas.co
- リンクトイン: www.linkedin.com/company/atlasmapshq
- ツイッター: x.com/AtlasMapsHQ
- インスタグラム: www.instagram.com/life.at.atlas
3. 世界観
Worldviewは、NASAが開発したオンライン衛星画像ビューアです。ユーザーは、地球全体のほぼリアルタイムの地球データをインタラクティブに探索できます。ウェブベースのマップインターフェースを通じて、Landsatシリーズを含む数百のデータレイヤーにアクセスできます。衛星通過後数時間以内に画像を表示したり、複数のデータセットを重ね合わせたり、スナップショットをダウンロードして分析したりできます。また、タイムラインナビゲーションもサポートしており、経時的な変化を比較できます。Worldviewは詳細な処理には適していませんが、土地被覆、山火事、植生などを迅速に視覚化し、監視する上で非常に役立ちます。特に、Landsatの過去画像やリアルタイム画像を扱う際に役立ちます。
主なハイライト:
- 世界中の衛星画像へのほぼリアルタイムのアクセス
- 履歴データを含むLandsatレイヤーを含む
- 複数日付の比較のためのカスタマイズ可能なタイムライン
- オーバーレイオプションを備えたインタラクティブなマップビューア
- 選択したビューの簡単なダウンロード機能
最適なユーザー:
- 地球観測データに迅速にアクセスする必要がある研究者
- 授業で衛星画像を使用する教育者と学生
- 火災や森林伐採などの事象を監視する環境アナリスト
- 複雑なツールを使わずに地球規模の変化を視覚的に把握したいユーザー
連絡先およびソーシャルメディア情報:
- ウェブサイト: worldview.earthdata.nasa.gov
4. EOSDA ランドビューアー
EOSDA LandViewerは、Landsatミッションの全アーカイブを含む、幅広い地球観測データへのアクセスを提供するWebベースの衛星画像プラットフォームです。このツールでは、スペクトルバンドの組み合わせ、植生指数、変化検出などのオプションを使用して、衛星画像の検索、視覚化、分析が可能です。LandViewerは、カスタム領域選択、時系列分析、画像の直接比較をサポートしており、過去のモニタリングタスクと最新のモニタリングタスクの両方に適しています。
このプラットフォームには、さまざまな形式でデータをダウンロードするためのツールが組み込まれており、他の EOSDA サービスと統合して、農業、林業、環境アプリケーションでの機能を拡張します。
主なハイライト:
- 雲量フィルタリング付きのLandsat画像アーカイブ全体へのアクセス
- リアルタイムおよび履歴画像の視覚化
- NDVIおよびその他の植生指標のためのツール
- 変更検出と時系列分析
- 複数の地理空間形式でのエクスポートオプション
最適なユーザー:
- 農林業の動向を監視するアナリスト
- 土地被覆変化の研究にランドサットを使用する研究者
- カスタムエリア分析を必要とするGISユーザー
- 時系列衛星データを扱う専門家
連絡先およびソーシャルメディア情報:
- ウェブサイト: eos.com
- フェイスブック: www.facebook.com/EOSDA
- リンクトイン: www.linkedin.com/company/eos-data-analytics
- ツイッター: x.com/eos_da
- インスタグラム: instagram.com/eosdataanalytics
5. サガGIS
SAGA GIS（System for Automated Geoscientific Analyses）は、Landsatミッションのデータを含む衛星画像を処理するための幅広いツールを備えたオープンソースのデスクトップアプリケーションです。このソフトウェアはラスター形式とベクター形式をサポートし、画像分類、バンド演算、NDVI計算、主成分分析、教師なしクラスタリングのための詳細なモジュールを提供します。
「画像 - 衛星ツール」セクションは、Landsatなどの衛星データを扱うために特別に設計されており、ユーザーは大気補正、植生指数の計算、地物の抽出を行うことができます。インストールとある程度の学習が必要ですが、SAGA GISはカスタム分析や詳細な分析を必要とするユーザーにとって強力な選択肢となります。
主なハイライト:
- さまざまなLandsat処理機能をサポート
- NDVI、PCA、分類、バンド計算のモジュール
- 広範な科学的文書を備えたオープンソース
- ラスターとベクターの両方のデータ形式を処理
- 大気補正とスペクトル分析が可能
最適なユーザー:
- 高度な画像解析を必要とするGIS専門家
- 詳細な衛星データの研究を行っている研究者
- Landsat画像をオフラインで操作するユーザー
- カスタマイズ可能なツールを探している学生や科学者
連絡先およびソーシャルメディア情報:
- ウェブサイト: saga-gis.sourceforge.io
6. GRASS GIS
GRASS GIS（地理資源分析支援システム）は、Landsatデータを含む衛星画像の処理と分析のための堅牢なツールを提供するオープンソースのGISソフトウェアです。画像処理機能には、放射補正および大気補正、教師あり分類と教師なし分類、植生指数の計算、経時変化の検出などが含まれます。
GRASSはラスターデータとベクターデータの両方をサポートし、専用の画像モジュールを使用することで、マルチバンド画像を扱うことができます。柔軟性と奥深さを重視して設計されたこのシステムは、高度な解析機能を必要とし、コマンドライン操作や自動化のためのスクリプト作成に慣れているユーザーに最適です。
主なハイライト:
- Landsat画像の分類と補正のための高度なツール
- NDVI、タッセルキャップ、時間分析用のモジュール
- ラスターベースとベクターベースの両方のワークフローをサポート
- 詳細なスペクトルおよび空間画像処理を可能にする
- オープンソースで、研究タスクに合わせて高度にカスタマイズ可能
最適なユーザー:
- ランドサットを長期研究に利用するリモートセンシングの専門家
- 処理ワークフローを制御する必要があるGISアナリスト
- 地理空間科学の学術研究者および学生
- 技術的なインターフェースとスクリプトに慣れているユーザー
連絡先およびソーシャルメディア情報:
- ウェブサイト:grass.osgeo.org
- リンクトイン: www.linkedin.com/company/grass-gis
- ツイッター: x.com/grassgis
7. gvSIG
gvSIGは、空間データの管理、分析、可視化を目的として設計されたオープンソースのデスクトップGISアプリケーションです。幅広いラスターおよびベクター形式をサポートし、画像分類、バンド演算、NDVI計算、教師あり学習または教師なし学習といったリモートセンシングタスクに特化したツールを備えています。gvSIGでは、Landsat画像をプラットフォーム内で直接インポート・分析できるため、土地利用モニタリングや環境評価に活用できます。
また、プラグイン拡張機能もサポートしており、必要に応じてより専門的な処理も可能です。このソフトウェアは多言語対応で、異なるオペレーティングシステム間での互換性を考慮して設計されています。
主なハイライト:
- Landsatラスター画像と解析ツールの完全サポート
- 分類とバンド計算のためのリモートセンシングモジュール
- NDVIおよび植生指数計算ツールが含まれています
- 拡張機能のためのプラグインアーキテクチャ
- マルチプラットフォーム、複数の言語で利用可能
最適なユーザー:
- デスクトップ環境で衛星データを扱うGISユーザー
- ランドサットを使って土地被覆を分析する環境専門家
- 空間分析のためのオープンソースソリューションを必要とする研究者
- リモートセンシングをサポートするカスタマイズ可能なGISツールを探しているユーザー
連絡先およびソーシャルメディア情報:
- ウェブサイト: www.gvsig.com
- フェイスブック: www.facebook.com/gvSIG
- ツイッター: x.com/gvsig
- リンクトイン: www.linkedin.com/groups/gvSIG-4478025
- メールアドレス: info@gvsig.com
8. Esri ArcGIS Pro
EsriのArcGIS Proは、Landsat画像を操作するための高度なツールを備えたプロフェッショナル向けデスクトップGISプラットフォームです。Living Atlas of the Worldを通じてLandsatアーカイブ全体に直接アクセスでき、ユーザーは同じ環境内で画像の検索、視覚化、分析を行うことができます。
ArcGIS Proは、画像分類、変化検出、スペクトル解析、時系列探索のためのツールを提供しています。ラスター関数を適用することで、画像の補正、NDVIなどの植生指標の計算、トレーニングサンプルを用いた教師付き分類などが可能です。このプラットフォームは、高度なカスタマイズオプションを備え、大規模な分析から詳細な地域調査まで、あらゆるニーズに対応できるように設計されています。
主なハイライト:
- Living Atlas を通じて Landsat 画像に直接アクセス
- NDVI、分類、時間分析のための組み込みツール
- オンザフライ画像処理のためのラスター関数
- クラウドとローカルデータワークフローとの統合
- 高解像度の視覚化と分析のサポート
最適なユーザー:
- 複雑な空間分析を行うGIS専門家
- 都市計画や環境計画にLandsatを使用する組織
- 大規模な衛星時系列を扱うアナリスト
- 画像分類と変化検出のための強力なツールを必要とするユーザー
連絡先およびソーシャルメディア情報:
- ウェブサイト: www.esri.com
- 住所: 500 7th Avenue, 9階, ニューヨーク市, USA
- 電話番号: 212-349-3700
- フェイスブック: www.facebook.com/esrigis
- ツイッター: x.com/Esri
- インスタグラム: www.instagram.com/esrigram
- リンクトイン: www.linkedin.com/company/esri
9. グローバルマッパー
Blue Marble Geographicsが開発したGlobal Mapperは、Landsat衛星画像を含む幅広いラスターおよびベクター形式をサポートする多機能GISアプリケーションです。Landsatデータを直接インポートし、NDVI、地形モデリング、分類、変化検出といった様々な画像解析を行うことができます。また、このプラットフォームは、USGSのLandsatを含む、複数の無料衛星画像ソースへのアクセスも内蔵しています。
ユーザーは、マルチバンドデータの可視化、カスタムシェーダーの適用、バッチ処理タスクの実行が可能です。スクリプトインターフェースと地形解析ツールを備えたGlobal Mapperは、堅牢なデスクトップベースの衛星画像ワークフローを必要とする専門家にとって実用的な選択肢です。
主なハイライト:
- Landsatデータの直接インポートと分析をサポート
- USGS Earth Explorerなどの無料のLandsatソースへのアクセス
- NDVI、分類、標高モデリングのためのツール
- スクリプトおよびバッチ処理機能
- 3D地形可視化および分析機能
最適なユーザー:
- 詳細な地形とスペクトル分析を必要とするGIS専門家
- 環境モニタリングにランドサットデータを利用するアナリスト
- マルチソースのラスターおよびベクターデータセットを扱うユーザー
- スクリプトオプションを備えたデスクトップソリューションを求めるプロフェッショナル
連絡先およびソーシャルメディア情報:
- ウェブサイト: www.bluemarblegeo.com
- フェイスブック: www.facebook.com/bluemarble.geographics
- インスタグラム: www.instagram.com/bluemarblegeo
- リンクトイン: www.linkedin.com/company/blue-marble-geographics
10. トリンブルeコグニション
Trimble eCognitionは、Landsatデータを含む衛星画像から有用な情報を抽出するために設計された、高度なオブジェクトベース画像解析（OBIA）ソフトウェアです。このプラットフォームでは、ルールベースの分類、セグメンテーション、変化検出技術を用いて、複数のソースを持つラスターデータを処理・解析できます。eCognitionは、スペクトル情報、空間情報、コンテキスト情報を統合し、詳細なマッピングとモニタリングタスクを実行できます。自動化されたワークフロー機能により、大規模なデータセットや繰り返し解析に適しています。スクリプト作成とモデル開発をサポートしているため、ピクセルベースの手法では不十分で、より構造化された解析が必要なアプリケーションに最適です。
主なハイライト:
- Landsat画像のオブジェクトベースの分類とセグメンテーション
- マルチソースラスターデータと時系列分析をサポート
- 繰り返し可能なワークフローのためのルールベースの自動化
- スペクトルデータと空間データを1つの環境に統合
- スクリプトサポートによるカスタムモデル開発
最適なユーザー:
- 詳細なオブジェクトベースの分析を必要とするリモートセンシングの専門家
- 土地利用と土地被覆の分類を行うアナリスト
- ランドサットを使った変化検出に取り組む研究者
- 大規模な衛星画像ワークフローを自動化するユーザー
連絡先およびソーシャルメディア情報:
- ウェブサイト: geospatial.trimble.com
- リンクトイン: www.linkedin.com/showcase/trimble-geospatial
- インスタグラム: www.instagram.com/trimblegeospatial
- フェイスブック: www.facebook.com/TrimbleSurvey
11. NOAAデジタルコーストデータビューア
NOAAデジタルコーストデータビューアーは、厳選されたLandsat画像を含む沿岸地理空間データへのアクセスを提供するオンラインプラットフォームです。主に沿岸および海洋環境に焦点を当てていますが、このツールでは、海岸線の変化、土地被覆、標高、生息地に関連するデータセットを閲覧・ダウンロードできます。ユーザーは複数のデータレイヤーを重ね合わせたり、フィルターを適用したり、海岸線に沿った時間的変化を視覚化したりできます。
これは Landsat 専用のツールではありませんが、沿岸地域での長期的な環境分析や計画に役立つ、Landsat ベースの歴史的な土地被覆データセットが含まれています。
主なハイライト:
- ランドサット画像から得られた沿岸土地被覆データ
- レイヤーオーバーレイとフィルタリングを備えたインタラクティブビューア
- 海岸線の変化と標高のデータセットが利用可能
- 選択した地理空間データセットをダウンロードするオプション
- 長期的な沿岸の傾向を見るためのツール
最適なユーザー:
- 沿岸計画者および資源管理者
- 海岸線と生息地の変化を研究する環境科学者
- 陸水境界域を研究する研究者
- Landsatデータを沿岸分析に適用することに焦点を当てたユーザー
連絡先およびソーシャルメディア情報:
- ウェブサイト: coast.noaa.gov
- フェイスブック: www.facebook.com/NOAADigitalCoast
- インスタグラム: www.instagram.com/NOAADigitalCoast
- ツイッター: x.com/NOAADigCoast
- リンクトイン: www.linkedin.com/showcase/noaa-coastal-management
12. ポルサープロ
PolSARPro（Polarimetric SAR Processing and Education Tool）は、ESAが開発した、偏波合成開口レーダー（PolSAR）データの処理と解析に特化したソフトウェアです。Landsatのような光学データではなくレーダー画像に特化していますが、包括的な解析のためにマルチスペクトルデータセットとの統合をサポートしています。このツールには、データのキャリブレーション、分解、分類、そして偏波特性の可視化のための機能が含まれています。
PolSARProは、研究および教育目的で広く利用されており、地球表面とレーダー信号の複雑な相互作用を理解するための詳細なアルゴリズムとワークフローを提供します。追加のデータレイヤーと洞察を提供することで、光学衛星解析を補完する役割を果たします。
主なハイライト:
- 偏波SARデータ処理に特化
- キャリブレーション、分解、分類のためのツールが含まれています
- Landsatを含むマルチスペクトル画像との統合をサポート
- 研究と教育のために設計された詳細なアルゴリズム
- 豊富なドキュメントとコミュニティサポートを備えたオープンソース
最適なユーザー:
- レーダーとマルチスペクトルデータに焦点を当てたリモートセンシング研究者
- SARと光学画像を組み合わせて土地被覆を分析する科学者
- 高度な衛星データ処理技術を教える教育者
- Landsatデータと併せて詳細な偏光解析を必要とするユーザー
連絡先およびソーシャルメディア情報:
- ウェブサイト: earth.esa.int/eogateway/tools/polsarpro
- フェイスブック: www.facebook.com/EuropeanSpaceAgency
- ツイッター: x.com/ESA_EarthOnline
13. ジーマップ
Geemapは、Google Earth Engineを用いて、Landsat画像を含む地球観測データのインタラクティブなマッピングと分析を容易にするために設計されたオープンソースのPythonパッケージです。Google Earth Engineの膨大なデータカタログとPythonの分析機能を組み合わせ、最小限のコーディングで衛星データを視覚化および処理するためのユーザーフレンドリーなインターフェースを提供します。ユーザーは、動的なマップの作成、植生指数の適用、変化検出、時系列分析の生成を行うことができます。
Geemap はさまざまな形式での結果のエクスポートをサポートし、Jupyter Notebook と適切に統合されるため、教育、研究、運用の目的に適しています。
主なハイライト:
- Landsat やその他の衛星データを使用した Python ベースのインタラクティブ マッピング
- Google Earth Engine の広範なデータカタログへのアクセス
- NDVI、変化検出、時系列分析のためのツール
- Jupyter Notebook と互換性があり、簡単に視覚化できます
- 複数の形式でのマップと分析結果のエクスポートをサポート
最適なユーザー:
- PythonでLandsatデータを扱う研究者や教育者
- カスタマイズ可能な Earth Engine アクセスを必要とする GIS プロフェッショナル
- 衛星データと他のデータセットを組み合わせるデータサイエンティスト
- コーディング環境でインタラクティブなマッピングを求めるユーザー
連絡先およびソーシャルメディア情報:
- ウェブサイト: geemap.org
- ツイッター: x.com/giswqs
- リンクトイン: www.linkedin.com/in/giswqs
14. センチネルハブAPI
Sentinel Hub APIは、プログラム可能なウェブサービスを通じて、Landsatデータを含む衛星画像への効率的なアクセスを提供するクラウドベースのサービスです。このAPIを利用することで、ユーザーはマルチスペクトル画像をオンデマンドで検索、取得、処理することができ、カスタムビジュアライゼーション、スペクトルインデックス、複数の衛星ソースからのデータフュージョンもサポートされます。GISプラットフォーム、ウェブアプリケーション、データサイエンスワークフローとの統合も可能です。
Sentinel Hubは、クラウド処理による大規模データセットの効率的な処理を提供し、ローカルストレージと計算の必要性を軽減します。このプラットフォームは時系列分析、変化検出をサポートし、さらなる分析や可視化に適した様々な形式でデータを配信できます。
主なハイライト:
- Landsatやその他の衛星画像へのオンデマンドアクセス
- 高速でスケーラブルなデータ処理を実現するクラウド処理
- カスタマイズ可能なスペクトル指標と画像の視覚化
- GIS、Web アプリ、データ サイエンス ツールとの統合
- 時系列および変化検出分析のサポート
最適なユーザー:
- Landsat とマルチスペクトルデータを使用してアプリを構築する開発者
- スケーラブルなクラウドベースの画像処理を必要とする研究者
- 既存のワークフローとの統合を必要とするGIS専門家
- 衛星の時系列データと分析を扱うデータサイエンティスト
連絡先およびソーシャルメディア情報:
- ウェブサイト: www.sentinel-hub.com
- 住所: Cvetkova ulica 29、SI-1000 リュブリャナ、スロベニア
- 電話: +386 (0) 1 320-61-50
- メールアドレス: info@sentinel-hub.com
- ツイッター: x.com/sentinel_hub
- リンクトイン: www.linkedin.com/showcase/sentinel-hub
- フェイスブック: www.facebook.com/sentinelhub.by.planetlabs
15. オープンエアリアルマップ
OpenAerialMapは、Landsatなどの衛星データを含む多様なソースから、オープンライセンスの航空画像を集約するオープンソースプラットフォームです。世界中の高解像度航空画像と衛星画像を検索、プレビュー、ダウンロードするためのユーザーフレンドリーな地図インターフェースを提供しています。このプラットフォームはコミュニティの貢献をサポートし、人道支援、環境保護、研究用途のための最新画像の共有を促進しています。
OpenAerialMapは主に航空写真に重点を置いていますが、Landsatデータを補完し、局所的な分析のための高解像度オプションを提供しています。このツールは標準的な地理空間形式でのデータエクスポートが可能で、プログラムによるアクセスやカスタムワークフローを容易にするAPIと統合されています。
主なハイライト:
- オープンライセンスの航空写真と衛星画像を集約
- データの閲覧とダウンロードのためのユーザーフレンドリーなマップインターフェース
- コミュニティの貢献と更新された画像のアップロードをサポートします
- 一般的なGIS形式でのデータエクスポートが可能
- 外部アプリケーションとの統合のためのAPIアクセス
最適なユーザー:
- 最新のオープン画像を必要とする人道支援団体
- 多様な空間データセットへのアクセスを必要とする研究者
- 航空写真と衛星写真のデータを組み合わせる環境アナリスト
- オープンデータソースを使用する開発者とGIS専門家
連絡先およびソーシャルメディア情報:
- ウェブサイト: openaerialmap.org
- メールアドレス: info@openaerialmap.org
結論
ランドサット画像へのアクセスと分析は、様々なニーズや専門知識レベルに合わせて設計された幅広いツールのおかげで、より容易になりました。スケーラブルな処理とAIを活用した分析を提供するSentinel HubやFlyPixといったクラウドベースのプラットフォームから、高度なカスタマイズと詳細な画像処理を提供するGRASS GISやSAGA GISといったオープンソースのGISアプリケーションまで、ほぼすべてのユーザーに適したソリューションが存在します。
WorldviewやAtlasなどのツールは、過去のデータの視覚化と探索を簡素化し、Trimble eCognitionやPolSARProなどのソフトウェアは、専門的な分析手法を可能にします。適切なツールの選択は、迅速な視覚化、詳細な分類、自動化されたワークフローへの統合など、具体的な目標によって異なります。これらのツールを効果的に活用することで、研究者、計画担当者、アナリストは、環境モニタリング、都市計画、科学研究においてLandsatデータの潜在能力を最大限に引き出すことができます。