衛星データの解析方法

光学衛星とSAR衛星の組み合わせによる生育状況把握

植生の分布状況や活性度を示す指標であるNDVI（正規化差植生指数）を計測できる
光学衛星の画像データを、天候等に左右されずに常時観測できるSAR衛星の画像データで補完する
ことにより、特定の時期における農作物の生育状況を把握することができます。

スペースシフトが独自開発したAIアルゴリズムを活用することで、
これまで解析が困難とされてきたSAR衛星の画像データからも、生育状況の自動解析が可能です。

農業モニタリング技術でできること

• 生産プロセスの最適化

  定期モニタリングを通じて
  農作物の生育状況や作業状況を把握することで
  所有農地における農作業の効率化や、他地域の生産状況を
  踏まえた収穫時期や種蒔き時期の調整が可能です。

  

  生産者

• 流通・販売のコントロール

  作付面積の特定による総生産量の把握や、
  生産状況のリアルタイムな把握による出荷時期の
  予測を通じ、農作物の流通時期や販売量を最適化し、
  フードロスの削減に寄与することができます。

  

  流通・小売企業

• マーケティング計画の最適化

  衛星データの解析を通じて特定の農作物の流通量が
  ピークになる時期（＝価格が下がる時期）を予測し、
  関連商品の広告出稿時期を設定することで、
  メディア効果と売上の最大化を図ることができます。

  

  広告

• 与信データとしての活用

  種蒔きから発芽、生育、収穫までの
  農作物の各生長ステージにおける
  栽培状況を把握することで、
  小規模農家の作業進捗などをデータ化し、
  それに基づいて各農家の与信管理を行うことができます。
  この与信データに基づいて審査を行うことで、
  小規模農家への財政支援（マイクロファイナンス）の
  構築・運用が可能です。

  

  金融