衛星データとは。ビジネスでの活用事例から入手方法を解説

衛星データ（衛星画像）は、近年ますます注目されるようになり、地球規模での観測や分析を可能にし、その活用範囲も広がっています。

特に、建設、インフラ管理、災害対応、環境監視、農業、インフラ管理といった分野において、業務効率化やDXを推進する核として強い期待が寄せられています。

しかしその一方で、「どう業務に取り入れればよいのか」「コストに見合う効果が得られるのか」といった導入への課題も依然として存在します。

そこで、本記事では、「地球観測衛星」の基本的な情報から、衛星データの活用に役立つポイントや要素について解説していきます。

地球観測衛星とは

地球観測衛星とは、地球の大気や地表、海洋の状態を宇宙空間から捉えるために打ち上げられた人工衛星のことです。

衛星は地球が放射・反射する電磁波をセンサーでキャッチし、そのデータをもとに気象の変化や地形、植生の様子を画像として記録します。

人が現地に行かなくても広範囲の状況を把握できる点が、この衛星の大きな特徴です。

日本では、宇宙航空研究開発機構（JAXA）が中心となって複数の地球観測衛星を運用しています。

たとえば「だいち2号」や後継機として観測幅が大きく拡大した「だいち4号（ALOS-4）」は地表の微小な変化や構造物の変位を捉えるレーダー衛星、「しきさい（GCOM-C）」は雲や植生、氷の状態を観測する光学衛星です。

それぞれ目的が異なる衛星を組み合わせることで、災害監視や資源調査、気候変動の研究など、幅広い分野のニーズに対応しています。

出典：地球を見守る人工衛星たち｜JAXA

こうした衛星が捉えたデータは、もともと研究や国の防災対策のために使われてきました。

ですが近年はセンサーの精度が上がり、データを扱うための解析技術も普及したことで、民間企業や自治体の現場業務にも活用の幅が広がっています。

従来は現地で多くの人手と時間をかけていた広域調査を衛星データへ置き換えることで、調査コストや作業員の安全リスクを大幅に削減できる経済的メリットが認識され始めています。

衛星データとは

衛星データとは、人工衛星に搭載されたセンサーで地球表面を観測して得られる情報のことです。

英語では「satellite data」と表記され、画像だけでなく位置情報や温度、地形の高低差といった数値データも含まれます。

前章で触れたとおり地球観測衛星にはさまざまな種類がありますが、実際にビジネスや行政で使えるかどうかは、搭載センサーの種類や解像度によって大きく変わってきます。

光学衛星

光学衛星は、可視光線や近赤外線といった太陽光の反射を捉えて画像化する衛星です。

私たちが普段目にする航空写真や地図アプリの衛星画像は、この光学センサーによるものがほとんどです。色や質感まで再現できるため、植生の状態や建物の配置、土地利用の変化などを直感的に把握しやすいのが特徴です。

ただし太陽光を利用する仕組み上、夜間や曇天・雨天時には撮影ができません。雲に覆われやすい地域や梅雨時期の観測には不向きな場面もあり、この弱点を補うのが次に紹介するSAR衛星です。

出典：地球観測衛星の種類 – JAXA 第一宇宙技術部門 Earth-graphy

SAR衛星

SAR衛星は、自らマイクロ波を地表に向けて発射し、その反射波を受信して画像を作る衛星です。

引用：株式会社スカイマティクス作成 光学衛星とSAR衛星

SARは「Synthetic Aperture Radar（合成開口レーダー）」の略で、太陽光に頼らないため夜間でも観測でき、雲や雨を透過する性質を持っています。天候に左右されず定期的にデータを取得したい場合には、SAR衛星が向いています。

その代わり画像は白黒のグレースケールで、光学画像のような色合いはありません。地表の凹凸や水分量の違いによって反射の強弱が変わる仕組みなので、盛土や切土の体積計測、地盤変動の監視など、形状の変化を捉える用途で力を発揮します。

干渉SAR（InSAR）技術とは

SARの真価は、2時期以上のデータを重ね合わせて位相差を解析する「干渉SAR（InSAR）技術」にあります。

単なる形状変化だけでなく、地盤沈下や構造物の「ミリ単位の微小変位」を広域かつ時系列で検出できます。

SAR衛星を活用して広域を初期診断し、異常の兆候が見られる現場のみ現地確認を行うことで、現場調査の工数と点検経費（OPEX）を劇的に削減できるため、土木・建設業界からの注目や導入が急速に高まっています。

出典：地球観測衛星の基礎知識｜JAXA

衛星データの解像度

衛星データの活用可否を左右するもうひとつの要素が解像度です。

一般に「空間分解能」と呼ばれ、1ピクセルが地表のどれくらいの範囲に相当するかを示す数値です。数値が小さいほど細かい対象物まで識別でき、たとえば30cm〜50cm級の超高解像度なら車両や建物の輪郭まで判別できます。

一方、数メートルから十数メートル級になると、個別の構造物識別は難しいものの、 広域の土地利用や植生分布の把握、地表全体の動向把握に向いています。

解像度は衛星ごとの設計や軌道高度によって決まっており、光学・SARどちらの衛星にも当てはまる考え方です。

建設実務においては、高分解能なデータほど取得コストが高くなります。

そのため、単に高精細なものを求めるのではなく、自社の課題が「広いエリアの傾向をつかみたいのか（コスト重視）」「ピンポイントの変化を細かく追いたいのか（精度重視）」によって、費用対効果に見合った解像度を選ぶことが重要です。

時間分解能・回帰日数・再訪日数

衛星データを継続的に業務へ活用するうえで欠かせないのが、どのくらいの頻度で同じ場所を観測できるかという視点です。

これに関わる用語が以下の3つです。

• 時間分解能
• 回帰日数
• 再訪日数

回帰日数は、衛星が地球を周回して同じ軌道上の同じ地点に戻ってくるまでの日数を指します。これは衛星の軌道高度と傾斜角によって決まる固定値であり、同じ観測角度で長期間の時系列変化を正確に比較する際の基準となります。 

再訪日数は、センサーの首振り（オフナディア観測）を使って、同一地点を再び撮影できるまでの実質的な日数のことです。

引用：株式会社スカイマティクス作成 回帰日数と再訪日数

時間分解能は、これらを踏まえて特定エリアをどのくらいの間隔で観測できるかを表す総合的な指標として使われます。

近年は複数の小型衛星を数十機規模で打ち上げて連携させるコンステレーション運用によって、時間分解能を高める取り組みの整備が世界的に急速拡大しています。

同じ場所を短い間隔で観測できれば、災害直後の被害把握や工事の進捗確認など、変化をタイムリーに追う業務にも活用しやすくなります。

出典：Solution Book｜JAXA

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衛星データとドローンの違い

衛星データとドローンは、どちらも上空から地表を観測する手段ですが、得意な範囲や用途、解像度、コスト構造が異なります。

衛星データが得意なこと

引用：株式会社スカイマティクス作成 衛星データの持つ価値を最大限引き出す適切な用途

衛星データがもっとも力を発揮するのは、広範囲を同じ条件で継続的に把握したい場面です。

人工衛星は高い高度から広範囲を定期的に観測できるため、高速道路、沿線斜面、河川流域、大規模な農地や森林、都市部といった広大なエリアを一度に俯瞰できます。

この広域性を活かすと、ある地域全体の作物の生育状況や土地利用の変化を、同じセンサー・同じ撮影条件で比較できます。

ドローンで同じ面積を撮影しようとすると、複数回のフライトが必要になり、撮影日や光の条件がわずかにずれてしまうことも珍しくありません。

衛星なら一度の観測で条件を揃えられるので、広域比較の精度が上がります。

もうひとつの強みが、過去データを含む長期間にわたる定期観測です。同一軌道の衛星が数日〜数週間おきに同じエリアを定期的に撮影し続けるため、自社で機体やデータ管理をしなくても、数年単位の変化を時系列で追跡できます。

ドローンなら難しい観測もできる

とはいえ、衛星データがあらゆる場面で優位というわけではありません。ピンポイントの現場を高精細に把握したいときは、ドローンのほうが圧倒的に力を発揮します。

たとえば

• 病虫害の被害箇所
• コンクリート構造物のひび割れ
• 局所的な盛り土の変形などを見極めたい調査

など、数ミリ～数センチ単位の差を見極めたい調査では、衛星の解像度では情報が粗すぎることがあります。ほ場を広く観測して作物の状態を把握したいのなら衛星を、病虫害被害や詳細な構造物点検のように細かく見ないとわからないものにはドローンを使うという使い分けが実務では一般的です。

参照：衛星とドローンを使ったリモートセンシング技術｜農研機構

またドローンなら、必要なタイミングで即座に飛行させ、現場の詳細なオルソ画像や写真測量・レーザースキャンによる3次元点群データを取得できます。

衛星で広域の異常を把握し、気になる箇所だけドローンで詳細確認するという組み合わせが、今後の実務では現実的な選択肢になりそうです。

衛星データの入手方法と価格

衛星データと聞くと高額費用かつ高度な専門知識が必要なデータを想像しがちですが、実際には無料で商用・検証に使えるオープンデータと、特定目的・高精度分析のために購入する有料データがあります。

無料の衛星データを利用する

研究や初期の検証段階であれば、公的機関が公開する無料データから始めるのが現実的です。JAXAは「G-Portal」で、地球観測衛星が取得したデータをユーザー登録のみで無償ダウンロードできるようにしています。

また、欧州宇宙機関（ESA）が運用する「Sentinel」シリーズも代表的な無料データです。Sentinel-2は光学センサーを搭載しており、農地や森林のモニタリングなど幅広い用途で使われています。

国内では経済産業省などが関わる「Tellus（テルース）」があります。衛星データそのものを無料で提供するだけでなく、ブラウザ上でデータを重ね合わせて比較できる解析用ツールやAPIも無償公開されています。 

GISやプログラミングの高度な知識がない現場担当者でも、直感的に衛星データに触れられる入り口として使いやすいプラットフォームです。

それぞれ運営元や得意分野が異なるため、目的に応じて使い分けると効率的です。主な違いを表にまとめました。

有料の衛星データを購入する

無料データでは解像度や撮影頻度が足りない場合、民間衛星事業者から有料データを購入する選択肢もあります。

価格は、主に以下の要素によって大きく変わります。

• 衛星の種類
• 解像度
• 撮影範囲
• 撮影条件（特定日時指定かなど）

数万円程度で入手できるアーカイブ画像もあれば、新規に撮影を依頼する「新規注文」では数十万円から百万円単位になるケースもあります。

予算感をつかむには、まず無料データで解像度や更新頻度の要件を洗い出し、それでも足りない部分だけを有料データで補う進め方が無駄がありません。

衛星データの主な活用事例

衛星データは観測できる情報の種類が広く、業界ごとに使い道もさまざまです。

ここでは建設・農業・防災という3つの分野を例に、どんな業務にどう使われているのかを具体的に紹介します。

建設・インフラ分野での活用事例

建設・インフラの現場では、衛星から取得した地形データや変位データをもとに、橋梁やダム、盛土といった構造物の変位を時系列で計測する取り組みが進んでいます。

SAR（合成開口レーダー）衛星は雲や雨があっても透過して地表を観測できるため、広範囲の地盤沈下やインフラの微小な動きを定期的に把握するのに向いています。

国土交通省もインフラ分野のDXを進めており、BIM/CIMと組み合わせた変位計測の活用を後押ししています。

出典：インフラ分野のDXに向けた取組紹介｜国土交通省

従来、広域のインフラ点検には現地測量や巡回が欠かせず、担当者が何日もかけて調査するケースが珍しくありませんでした。

衛星データを使えば、こうした広域の一次スクリーニングを自動化・省力化でき、異常箇所だけをピンポイントで現地確認する運用が可能になります。

農業・森林管理での活用事例

農業分野では、衛星データ（マルチスペクトル画像） を使って作物の生育状況や作付面積、収穫時期の予測などを広域かつ定性・定量的に把握する取り組みが広がっています。

農林水産省は、衛星によるリモートセンシング（遠隔からの観測技術）を用いて、世界の主要穀物生産地帯の気象情報などを収集し、食料安全保障に関わる情報提供システムを構築しています。

出典：衛星データの利活用｜農林水産省

国内でも、人工衛星のデータとAI（人工知能）を組み合わせて水稲の収穫量を予測する実証研究が進められており、従来の統計調査だけに頼らない精度向上が期待されています。

出典：人工衛星データ等を活用した水稲収穫量予測の実証研究について｜農林水産省

森林管理でも同様に、広範囲の樹木の生育状況や伐採状況を衛星画像で継続的にモニタリングする使い方があり、現地に人が入りにくい山間部の状況把握に役立っています。

防災・災害対策での活用事例

防災分野は、衛星データの活用がもっとも実感しやすい領域のひとつです。

地震や豪雨、土砂災害が発生した直後、現地に立ち入れない状況でも衛星画像から被害範囲や浸水域、地形の変化を把握できます。

内閣府はJAXA（宇宙航空研究開発機構）などと連携し、衛星データ利用促進プラットフォームを通じて災害時の情報活用を進めており、宇宙政策全体としても衛星データの利用拡大に大きな予算を投じる方針を示しています。

出典：内閣府における衛星データ利用拡大への取組状況について｜内閣府

衛星データを活用する際のポイント

衛星データは入手できるだけでは業務に活きません。

用途に合ったデータの選定から解析、そして現場で使える形への加工まで、いくつものプロセスの壁があります。

データ取得の簡便さ

従来、衛星画像の取得には専門的な知識や高額な費用、複雑な発注手続きが必要なこと多く、データを使いたいユーザーがハードルを感じる原因の一つでした。

自分に適した衛星画像を取得し、かつその取得作業をどれだけ効率化できるか、費用を低減できるかは極めて重要です。

画像解析による情報化

衛星画像には膨大な情報が含まれており、その解析には専門的なスキルや解析ツールが必要です。

さらに、衛星の種別・解像度・ユーザーの目的などによって適用すべき解析技術は異なるため、専門家の間でもさらに専門性が求められます。最適な画像解析技術を適用することで、正しい情報を得ることができます。

ビジュアル化と理解のしやすさ

SAR画像や中低解像度の衛星画像では、一見しただけでは画像として視覚的に分かり難いものもあります。

取得した衛星画像や解析結果をユーザーが直感的に理解できるようにビジュアル化し、ユーザーが必要な情報を素早く把握できるようにすることが重要です。

業務で使える使いやすさ

従来、膨大なデータ量がある衛星画像や専門的な解析結果を確認するためには、ハイスペックな専用PCや専門のGISツール、専門的なスキルが必要となることが多く、実用化が広がりにくい要因の一つでした。

日々の業務で使うためには普段お使いのデバイスで使える使いやすさが極めて重要です。

柔軟なデータ利用と他データとの統合

衛星画像は万能ではありません。スマホのような画像を取得することはできませんし、今すぐ撮影してという依頼に答えることもできません。衛星単独では解決できない課題に対して衛星データを活用するためには、スマホやドローンなど他のデータと統合して使える柔軟性が必要です。

GoogleMapが当たり前のように使われる理由の一つは、ユーザーが衛星画像を取得する必要がなく、普段お使いのデバイスで地図や他の情報と一緒に簡単に使える総合型のGISサービスだからです。

業務において衛星データを有効に活用するためにも同じことが言え、衛星画像の調達負荷を排除し、画像解析により情報に変え、その情報をいつでも手軽に利用でき、他の情報と一緒に使えるGISサービス化をすることが成功の鍵になってきます。

引用：株式会社スカイマティクス作成 衛星データの活用によくあるお悩み

衛星データを手軽に活用できる「くみきSAT」

衛星データを業務で活用するには、目的に合ったデータの選定や画像解析に加え、解析結果をわかりやすく可視化し、日常業務で使える形にすることが重要です。

クラウド型衛星画像解析サービス「くみきSAT」は、衛星データの選定から解析、結果の共有までをワンストップで支援します。

衛星データ解析の専門知識がなくても利用しやすく、スポット利用と継続利用に対応した料金プランなので、目的や利用頻度に合わせて衛星データの活用を始められます。

衛星データの選定から解析までワンストップ

衛星データには、光学・SARをはじめさまざまな種類があり、目的や予算に応じた選定が必要です。また、取得した画像から必要な情報を得るには、衛星や用途に合わせた解析も求められます。

くみきSATでは、利用目的や予算を踏まえた衛星データの選定から画像解析、解析結果の共有までをワンストップで対応。

衛星データ解析に20年以上携わってきた技術と経験をもとに、光学衛星やSAR衛星など幅広い衛星データに対応しているほか、必要に応じてドローンやスマートフォンなどのデータを組み合わせた総合的な解析も行えます。

専門知識がなくても利用しやすい

衛星データの活用には、データの選定や画像解析などの専門知識が必要です。さらに、SAR画像や中低解像度の衛星画像などは、そのままでは必要な情報を読み取りにくい場合があります。

くみきSATでは、解析した情報を空間データ統合プラットフォーム「くみき」上でわかりやすく確認できます。

専用PCや専門的な解析ツールは不要。普段使用しているデバイスから解析結果を確認・共有できるため、衛星データに詳しくない担当者でも業務に取り入れやすい点が強みです。

低価格で衛星データ活用を始められる

くみきSATでは、無料の衛星画像も活用しながら、目的や予算に合った衛星データを選定することで、導入コストを抑えられます。

料金プランは、必要なときだけ利用できるスポットプランと、定期的なインフラ・地盤の観測利用に適したサブスクプランの2種類。

単発のプロジェクトや試験的な利用から、定期的な観測・解析まで、利用頻度や目的に合わせて衛星データ活用を始められます。

まとめ

地球観測衛星市場は急速に成長しており、衛星データの利活用がますます重要になっています。

衛星データを活用できる産業・企業は、そうでない産業・企業と比べて、より高い社会貢献と競争力の向上を実現できる可能性があります。

衛星データを手軽に利用するためには、

• データ取得の簡便さ
• 画像解析による情報化
• ビジュアル化
• 業務で使える使いやすさ
• データの柔軟な利用と統合

が必要不可欠です。

「くみきSAT」のようなプラットフォームを活用することで、専門知識や高額な設備投資が なくても衛星データを効果的に利用でき、建設・インフラ維持管理、農業、防災をはじめとするさまざまな分野での業務効率化や意思決定を支援することができるようになるでしょう。