森林破壊検出プロジェクト
概要
「Deforestration-Detection」は、衛星画像を用いて森林破壊を検出するためのプロジェクトです。NDVI（Normalized Difference Vegetation Index）という植生指数を活用し、画像処理によって森林の健康状態や範囲の変化を分析します。NDVIは赤色と近赤外線の波長を利用して植物の存在や活性度を数値化する指標であり、これを時系列で比較することで森林の減少や劣化を検出可能です。プロジェクトは主にJupyter Notebook形式で実装されており、衛星画像の読み込み、NDVI計算、変化検出、結果の可視化を段階的に実施します。環境保護や土地利用管理に役立つツールとして期待されます。
リポジトリの統計情報
- スター数: 1
- フォーク数: 0
- ウォッチャー数: 1
- コミット数: 2
- ファイル数: 6
- メインの言語: Jupyter Notebook
主な特徴
- 衛星画像を用いた森林のNDVI解析による破壊検出
- PythonおよびJupyter Notebookによる実装で再現性が高い
- 画像の前処理から解析、可視化までの統合ワークフロー
- NDVIを活用した植生の変化検出に特化
技術的なポイント
本プロジェクトは、主にリモートセンシングデータを対象にした画像解析技術を用いている点が特徴です。衛星画像は複数の波長バンドを持つ多波長画像であり、その中でも特に赤色バンドと近赤外バンドを利用してNDVIを算出します。NDVIは（近赤外光 - 赤色光）／（近赤外光 + 赤色光）という数式で定義され、値が高いほど健康な植生を示します。プロジェクト内では、まず衛星画像の読み込みおよび必要なバンドの抽出を行い、その後NDVIの計算をJupyter Notebook上で実施します。
さらに、NDVIの時系列解析を通じて森林の減少や劣化を検出しています。具体的には、異なる時期のNDVI画像を比較し、値の減少が一定の閾値を下回る部分を森林破壊として特定します。これにより、単に植生の存在を捉えるだけでなく、時間的な変化を追跡可能です。
また、画像処理にはPythonの代表的ライブラリ（NumPy、Matplotlib、Rasterioなど）が活用されており、データの読み込み・加工・可視化がスムーズに行われます。Jupyter Notebook形式のため、解析過程を対話的に確認でき、データサイエンスや環境モニタリングの初心者でも理解しやすい構成です。
リポジトリ内の「NDVI」ディレクトリにはNDVI計算のコードや関連データが、「Satellite Images」ディレクトリには解析対象の衛星画像データが格納されています。READMEファイルにはプロジェクトの簡単な説明が記載されており、環境構築や実行手順については今後のアップデートが期待されます。
全体として、本プロジェクトはリモートセンシング技術を活用した森林監視の実用的なベースとして活用可能であり、環境問題に対するデータドリブンなアプローチの一例を示しています。
プロジェクトの構成
主要なファイルとディレクトリ：
- .DS_Store: ファイル（Mac OSのメタデータファイル）
- .gitignore: ファイル（Git管理対象外ファイル指定）
- NDVI: ディレクトリ（NDVI計算関連のコードやデータ）
- README.md: ファイル（プロジェクト概要を記載）
- Satellite Images: ディレクトリ（衛星画像データ格納）
- Deforestration Detection.ipynb: Jupyter Notebookファイル（解析のメイン処理）
まとめ
衛星画像解析による森林破壊検出の実用的なサンプルプロジェクト。
リポジトリ情報：
- 名前: Deforestration-Detection
- 説明: 説明なし
- スター数: 1
- 言語: Jupyter Notebook
- URL: https://github.com/gayathri0124/Deforestration-Detection
- オーナー: gayathri0124
- アバター: https://avatars.githubusercontent.com/u/71487566?v=4
READMEの抜粋：
Deforestation_Detection
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