生物多様性評価における衛星データの活用可能性

リモートセンシング技術の進化と生物多様性

生物多様性の損失が世界的なリスクとして認識される中、広範囲かつ定期的なモニタリング手法として、衛星データを用いたリモートセンシング技術への期待が急速に高まっています。従来のフィールド調査は詳細なデータが得られる反面、コストや時間の制約から広域評価には限界がありました。衛星データはこの課題を補完し、マクロな視点での生態系評価を可能にします。

多角的なデータ解析アプローチ

生物多様性の評価には、多様なセンサーデータの統合解析が不可欠です。

• 光学センサー: 植生の活性度を示すNDVI（正規化植生指数）やEVI（強化植生指数）などのスペクトル指標を用い、植生分布や季節変化を捉えます。近年ではハイパースペクトルセンサーにより、樹種レベルの識別も現実味を帯びてきました。
• SAR（合成開口レーダー）: 雲を透過して地表を観測できるため、熱帯雨林などの多雨地域でも有効です。LバンドSARなどは森林の樹冠を透過し、幹や枝の構造情報を捉えることで、バイオマス量の推定に寄与します。
• LiDAR: 衛星搭載LiDAR（GEDIなど）は、森林の3次元構造を直接計測し、垂直方向の多様性（階層構造）を評価する上で極めて重要なデータを提供します。

Spectral Variation Hypothesis (SVH) の応用

「スペクトルの不均質性は環境の不均質性と相関し、それは種の多様性と相関する」というSpectral Variation Hypothesis (SVH) に基づき、衛星画像上のピクセル値のばらつき（テクスチャ解析など）から、α多様性やβ多様性のプロキシ指標を算出する研究が進んでいます。

今後の展望：AIとの融合

衛星データと現地調査データを教師データとして、Deep LearningなどのAIモデルに学習させることで、観測されていないエリアの生物多様性を予測する「種分布モデリング（SDM）」の精度が飛躍的に向上しています。弊社では、これらの技術を統合し、TNFD開示やネイチャーポジティブ経営に資する、科学的根拠に基づいた自然資本評価ソリューションの開発に取り組んでいます。