2025年12月21日 (更新: 2026年3月22日 ) 読了約5分

光学衛星画像入門: 解像度・スペクトルバンド・活用事例を徹底解説

光学衛星画像とは

光学衛星画像は、地球の表面を可視光線や近赤外線で撮影した画像だ。私たちが日常的に見るGoogle Mapsの衛星写真も、光学衛星から取得されたものである。

光学衛星は太陽光が地表で反射した光をセンサーで受信する受動型センサーだ。人間の目と同じ原理だが、可視光だけでなく近赤外線や短波赤外線も捉えることで、肉眼では見えない情報を取得できる。

光学衛星画像の性能を理解するには、3つの解像度を知る必要がある。

1ピクセルが地上の何メートルに相当するかを示す。数値が小さいほど高精細だ。

同一地点を何日おきに撮影できるかを示す。Planet社のDoveコンステレーション（200機以上）は、地球全体を毎日撮影できる。一方、高分解能衛星は数が少ないため、特定地点の再訪は数日〜数週間かかる場合がある。

何種類の波長帯（バンド）でデータを取得できるかを示す。バンド数が多いほど、地表の物質を詳細に識別できる。

WorldView-3/4/Legionシリーズを運用。商業光学衛星で世界最高の30cm分解能を提供する。米国政府の主要な画像インテリジェンスサプライヤーでもある。

200機以上のDove衛星で地球全体を毎日撮影する唯一の企業。3m分解能の「PlanetScope」と、50cm分解能の「SkySat」を運用する。2024年にはTanagerハイパースペクトル衛星も打ち上げた。

Pléiades/Pléiades Neoシリーズを運用。30cm分解能の高精細画像を提供する。SPOTシリーズで30年以上の地球観測実績を持つ。

10m分解能の13バンドマルチスペクトルデータを無料公開している。5日ごとの再訪頻度で、農業・森林・水資源のモニタリングに広く利用されている。

1972年から50年以上にわたり地球を観測し続ける最古の地球観測プログラム。30m分解能のデータが無料で利用可能で、長期的な環境変化の分析に不可欠だ。

NDVI（正規化植生指数）を用いて作物の生育状況を把握する。近赤外線バンドと赤バンドの反射率の差から算出され、値が高いほど植物が健全であることを示す。精密農業では、圃場内の生育ムラを検出して施肥量を最適化する。

都市の拡大、緑地の減少、不法建築の検出などに衛星画像が活用される。経年変化を比較することで、都市化の進行を定量的に把握できる。

森林伐採の検出、サンゴ礁の健康状態、水質の変化など、広域の環境モニタリングに不可欠だ。ブラジルのアマゾン熱帯雨林の違法伐採監視では、Sentinel-2とPlanetのデータが日常的に活用されている。

地震・洪水・山火事の被害範囲の把握に利用される。ただし光学画像は雲に遮られるという弱点があり、災害時にはSARとの併用が推奨される。

小売店の駐車場の車両数から売上を推定する、原油タンクの影から在庫量を推定するなど、衛星画像を経済指標として活用する「代替データ」ビジネスが成長している。

光学画像とSARはそれぞれ得意分野が異なる。

最先端の地球観測企業は、光学とSARの**フュージョン（融合）**を進めている。両方のデータを組み合わせることで、観測頻度と情報量を最大化する。

光学衛星画像は、地球観測の最も基本的かつ強力なツールだ。分解能・再訪頻度・スペクトル帯域の3軸で用途に応じた衛星を選択し、SARとの併用で弱点を補完するのが現代のベストプラクティスである。