人工衛星で駐車場の収益シミュレーションをしてみた（１）

はじめに

人工衛星のデータを可視化出来るウェブサービス「EO Browser」を使って、「駐車場の混雑状況」を見える化して、コインパーキングや駐車場シェアサービス、月極駐車場などの収益シミュレーションに活用できないか、挑戦してみました。

前回のおさらい

前回はシリーズ第一弾として、「EO Browser」の概要をご紹介しました。

今回は？

今回は、実際に「EO Browser」を利用して、操作方法などをご紹介したいと思います。

主な手順

「EO Browser」へアクセスする

まずはじめに、以下リンクから「EO Browser」へアクセスしてください。
※日本語設定はないため、言語設定は英語で進めていきます。

Sentinel-hub EO-Browser3

調べたい地域・エリアを指定する

マップの初期位置が、イタリア > ローマとなっているため、自分が調べたい地域・エリアを指定します。

住所：入力前
[引用：https://apps.sentinel-hub.com/eo-browser/]

下記のように日本語表記の住所を入力しても問題ありません。私の場合は、いつもGoogleマップの住所をコピー＆ペースしています。私は名古屋市在住なので、名古屋の「大名古屋ビルヂング」周辺を指定しますね。

住所：入力後
[引用：https://apps.sentinel-hub.com/eo-browser/]

表示された候補から住所を選択すると、マップが下記のように指定された住所を中心に自動で変わります。

住所：選択後
[引用：https://apps.sentinel-hub.com/eo-browser/]

しかしこのままでは、どこが駐車場なのか全くわかりません。そのため下記のようにGoogleマップの航空写真などと併用しながら、駐車場位置を確認します。

左：EO Browser／右：Googleマップ（航空写真）
[引用：https://apps.sentinel-hub.com/eo-browser/]

調べたいエリアが確認出来たら、そのエリアを「Create an area of interest」メニュー（右側メニュー > 上部）にて範囲選択します。今回のエリアは斜めに傾いているので、自由にエリアを指定できるペン型のメニューを選択し、範囲選択します。

範囲選択
[引用：https://apps.sentinel-hub.com/eo-browser/]

これにて、「調べたい地域・エリアを指定する」は終了となります。

利用したい「人工衛星」を選択する

次に、利用したい「人工衛星」を選択します。駐車場の混雑状況を知るため、「地表面形状」を観測できる「Sentinel-1」を選択します。

人工衛星の選択
[引用：https://apps.sentinel-hub.com/eo-browser/]

※「Sentinel-1」の特徴は下記の通り↓

Sentinel-1A / 1B / 1C / 1D | 一般財団法人リモート・センシング技術センター

利用したい「画像データ」を選択する

次に、観測データを選択します。

観測データ
[引用：https://apps.sentinel-hub.com/eo-browser/]

下記ページより、「Sentinel-1」は2機体制にて、6日間隔で観測を行っているようですね。

Geographical Coverage - Sentinel-1 - Sentinel Online - Sentinel Online

Sentinel-1 GRD

次に取得したい「データ」形式を選択します。

画像データの選択
[引用：https://apps.sentinel-hub.com/eo-browser/]

今回は、「VV - linear - gamma0」を選択します。

人工衛星は観測の際、レーダーを発射し、その反射波を受信してデータを取得します。このとき、偏波という性質を利用して地表の特性を解析します。偏波とは、電磁波が振動する方向のことで、衛星データでは水平偏波（HH）と垂直偏波（VV）の2つがよく使用されます。英語で、垂直を「Vertical」、水平を「Horizontal」と言いますよね。この頭文字の組み合わせで、表現されています。

VVは、垂直偏波の発信と受信の組み合わせで観測されたデータを指します。
このVVは地表や地物に対して特定の特性を持つ反射波を生成し、それを衛星が受信して解析することで、地表の構造、地物の形状、表面の粗さなどを推定するのに使用されます。

また「linear」は線形値（絶対値）、「decibel」は相対値を表します。色々な駐車場で比較をしたいため、今回は「linear」を選択しています。

How to Use｜Tellus

「データ」形式を選択すると、下記のようにマップが白と黒の画像に置き換わります。

衛星データ描画
[引用：https://apps.sentinel-hub.com/eo-browser/]

白い部分と黒い部分では、以下のような違いがあります。

• 黒：電波が跳ね返って、センサーで受信できる → 表面に凹凸がある

• 白：電波が全反射して、センサーで受信できない → 表面に凹凸がない

今回のエリアは真っ白ですね。つまり反射する車がなかった可能性を示します。

指定した「画像データ」の時間推移をグラフで示す

右上の「グラフ」メニューを押すと、時系列データを見ることができます。

時系列データ
[引用：https://apps.sentinel-hub.com/eo-browser/]

この数値（VV）が高いと白、逆に低いと黒を指します。

つまりVVが大きいほど、地表の表面が滑らかで反射特性が均一であることを示しています。しかし、地表の物質や構造、地形の起伏などの要素も考慮する必要があるため、必ずしも「VV値が高い＝駐車場が空いている」訳ではありませんので、注意が必要ですね。

このVVを駐車場の混雑状況を見ていきたいと考えています。

次回予告

今回は「EO Browser」の使い方を中心に、ご紹介いたしました。
次回は、「EO Browser」のデータを活用して、駐車場の混雑状況を推定する方法について、考察していきます。
最後までお読みいただき、ありがとうございました。