実績紹介

作物分類・農地マッピング（AI解析）

衛星画像（Sentinel-2）を用いたAIモデルにより、特定地域における作物分布を高精度に判定。複数バンド・複数時期のデータを統合し、教師データを用いた機械学習により作物／非作物を識別します。

コーヒー解析

カカオ解析

パーム・天然ゴム（同時分類）

作物変化検知（サプライチェーン監視）

時系列の衛星データを活用し、農地利用や植生の変化を可視化。パーム農園の増減（新規開発・消失）を検出し、森林減少リスクの監視や持続可能な調達を支援します。

高度解析モデル開発（大豆判定の最適化）

時系列・多波長データを組み合わせた独自モデルを開発。60m分解能の特性を活かしつつ、ノイズ処理やバンド選定の最適化により、広大な土地の生育状況を鮮明に抽出します。

SARデータ解析（全天候型監視）

レーダー衛星（Sentinel-1）を活用し、降雨や雲の影響を受けない解析を実施。ミャンマー等の広域水田において、湛水状況から作付けタイミングや生育パターンを解明します。

グラウンドデータ連携解析

衛星解析結果と現地情報（筆ポリゴン、収量データ等）を統合。実測値に基づくバリデーション（検証）を行うことで、解析モデルの信頼性と精度を飛躍的に向上させます。