ある日、ある衛星会社の副社長、ジョー・モリソンはチームのメンバーに奇妙な任務を与えた。それは、他社の衛星写真を購入せよ、というものだった。モリソンは、軌道上の商品やサービスと金銭の交換がどれほど容易かを試してみたかったのだ。そこでチームは慌てて出発し、東南アジアのある地域の衛星画像を3週間以内に撮影するよう依頼した。支払った金額は約500ドル。実に簡単だった。
しかし、3週間経っても連絡が途絶えてしまった。結局、会社側は写真を撮ることができず、ブローカーが注文をキャンセルしたのだ。そこは需要の高い地域で、多くの人がポートレートを希望していた。しかも、ちょうどモンスーンシーズンで、鮮明な写真がなかなか撮れなかった。そこで会社は、来年中に衛星を使って写真を撮ることにした。
… ありがとう？
モリソン氏にとって、この経験は「リモートセンシング」業界の問題点を大いに浮き彫りにした。一枚の写真は千語にも値するが、それはそもそも写真を撮ることができればの話だ。平均して、地球の約3分の2は雲に覆われている。そして、いかなる時点においても、地球のおよそ半分は暗い（このエリアの体験は一般に「夜」と呼ばれる）。こうしたどちらの状況でも、従来の衛星画像はほとんど言葉に値しない。また、同じエリアの写真を何枚も購入して、物事の変化を追跡したい場合、潤沢な資金と最前線での影響力を持つ国防総省や諜報機関でない限り、これは困難で費用もかかる。だからこそモリソン氏は、自身の雇用主であるカリフォルニア州サンタバーバラに本社を置くアンブラという会社のデータによって、長年リモートセンシングの期待されていたこと、つまり、地球の静止写真をたまに撮影するだけでなく、監視する能力が実現できることを期待しているのだ。
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アンブラの衛星は写真を撮らない。「合成開口レーダー」（SAR）データ、つまり機能的には「宇宙からのレーダーデータ」を取得する。仕組みは次の通り。衛星が地球に向けてマイクロ波を発射し、その反射が戻ってくるのを待つ。レーダーの発射と反射の間は衛星の軌道がわずかに異なるため、実質的にその距離と同じ大きさのアンテナ（「合成開口」）として機能する。物体の構成が異なればマイクロ波の反射の仕方も異なる。例えば、建物と海は挙動が異なる。また、衛星からの距離が異なる物体は、マイクロ波を宇宙に向けて跳ね返すのにかかる時間も異なる。そのため、SARを使用することで、アナリストは形状、サイズ、さらには組成に関する非常に鮮明な詳細情報を得ることができる。
最も重要なのは、マイクロ波は雲を貫通し、昼夜の区別がないことです。そのため、SAR衛星はあらゆる天候、あらゆる時間帯で地球を観測できます。この能力は、曇り空や暗闇の中で発生しやすい事象、例えば洪水を追跡したい人にとって特に有用であることが証明されています。
洪水は長きにわたり人々の苦しみの原因となってきました。農作物、家畜、インフラ、そして人命を破壊してきました。気候変動は、異常気象や海面上昇により、洪水のリスクを高めています。リスク評価を専門とする専門サービス会社マーシュ・マクレナンによると、1980年以降、世界中で約4,600件の洪水が発生し、その損害額は総額1兆ドルを超え、世界の自然災害による損失総額の約40%を占めています。深刻な洪水は公衆衛生上の危険であり、例えば2020年のインドでのモンスーン洪水では1,922人が死亡しました。これは新型コロナウイルス感染症を除けば、年間で最も多くの死者を出した自然災害です。世界自然災害評価報告書によると、その年の洪水による世界の死者は6,000人以上でした。
科学者、救助機関、政府、保険会社は皆、洪水の発生状況を把握し、特定地域へのリスクを予測し、適切な場所に財政的・物的支援を届け、人々を乾燥した場所に誘導し、建物の建設や植栽、居住が困難な場所を評価したいと考えています。信頼性の高いリアルタイムデータがあれば役立ちますが、従来の衛星画像では、洪水時には雲が地形上に広がることが多いため、正確な画像が得られないことがよくあります。そのため、画像を取得することは不可能か、あるいは単に雲の写真しか得られないのです。
アンブラの最高執行責任者（COO）であるトッド・マスター氏は、SARは洪水追跡に最適なツールだと述べています。雲や暗闇が影響しないだけでなく、「水とそうでないものの明確な変化を捉えられる」ため、衛星が前回通過した時と比べて、水が地表からどれくらい高い位置にあるかを計算できるからです。SARのデータは、淡水、塩水、雑排水の違いも判別できます。これは、例えば、海水が内陸部に侵入しているかどうか、あるいは油や下水漏れが下流に流れ込んでいるかどうかを把握する必要があるときに役立ちます。
洪水データは、アンブラが収集予定のデータのほんの一部に過ぎない。2016年設立の同社は、昨年夏に最初の衛星を打ち上げ、今年初めにもう1つを打ち上げ、今年さらに2、3基の打ち上げを準備している。アンブラはこれらの衛星に、現在と明日、そして数カ月後の地球の様子に関する情報収集を依頼する。洪水の水位上昇を観測できるだけでなく、こうした変化からアナリストは、軍事装備の移動、建物の爆破、氷河の融解などを観察できる。アンブラは2022年初頭に軌道上データの収集を開始し、現在、最初の顧客向けに準備を進めている。多くのリモートセンシング企業と同様に、同社の顧客リストには米国政府の国家安全保障や諜報機関が大部分を占めるが、研究、人道的、資本主義的な目的で情報を利用したい営利企業、科学者、非営利団体も含まれている。
しかし、オタクたちがデータから何を引き出すかは彼ら次第だ。アンブラは分析事業には参入しない。顧客のために反響音を解釈するわけでもない。その代わりに、同社はデータを販売し、氷河学、スパイ、洪水マッピングなど、それぞれの分野の専門家たちが、そのデータを解釈するためのソフトウェアを開発することになる。
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SARデータはこれまで、軍隊の動きを追跡したり、機雷を監視したり、海賊を監視したり、ダムを検査したりするために使用されてきた。だが、水があるはずのない場所に水を見つけることは、これらの衛星にとって完璧な仕事だ。時には、遠くから陸と水を見分けること、つまり文字通り、ある場所が浸水しているかどうかを判断することが最も難しい部分である。しかし、水と陸はマイクロ波を非常に異なって散乱するため、嵐の最も不透明な部分であっても、固体であるはずの場所に液体が侵入した場所の正確な地図を提供する。「洪水の場合、それは非常に明白です」と、洪水を（ほぼ）リアルタイムで追跡し、降雨時の食糧リスクの変化を分析し、それらの環境条件が人口密集地、インフラ、農業、および保険を購入できるあらゆるものにどう影響するかを示す、Cloud to Streetという会社のCEO、ベッシー・シュワルツは言う。
Cloud to Streetは、Umbraの衛星から生データを購入し、同社の自動分析アルゴリズムに通して、顧客向けに「実用的な情報」を生成する計画だ。これにより、現在浸水している人々、土地、農作物、道路の位置を特定し、地図上に表示して数を数えたり、将来の洪水リスクを色分けしてマップ化したりすることが可能になる。
SARは、光学データが入手できない場合に情報を補完するのに役立ちます。2016年に設立されたCloud to Streetは、公的および民間の衛星データを使用することからスタートしました。最初のレーダーデータは、欧州宇宙機関（ESA）のSentinel-1やカナダ宇宙庁（CASA）のRADARSATといった衛星から取得されました。これらの衛星はデータを自由に公開しており、ドイツの官民パートナーシップであるTerraSAR-Xとも連携しています。しかし最近では、民間企業が参入し、小型衛星群を運用しています。「打ち上げられる衛星の数に、私たちは本当に興奮しています」とシュワルツ氏は言います。Cloud to Streetは、Capellaなどの衛星メーカーと取引があり、Umbraの顧客リストの中でも初期から関心を示しているグループです。
シュワルツ氏と共同創設者のベス・テルマン氏は、約10年間にわたり「Cloud to Street」に取り組んできました。二人は2012年、現在のイェール大学環境大学院に入学した初日に出会いました。シュワルツ氏は気候変動の影響を受けやすい地域社会に焦点を当てた政策立案に携わり、テルマン氏は自然災害後の地域プロジェクトに携わっていました。二人とも、人々が必要な災害情報を入手できないことで何が起こるかを目の当たりにしてきました。
水文学データは、それを最も必要とする地域で不足しています。「発展途上国における情報格差は非常に大きいのです」とシュワルツ氏は言います。そして、データ収集の取り組みがうまくいかないこともあります。「私たちが活動している地域では、現地で機器システムを構築したものの、文字通り数日後にすべての機器が盗まれたり、紛争で壊滅したりすることがあります」と彼女は付け加えます。
衛星産業、クラウドコンピューティング、そして画像解析アルゴリズムが成熟するにつれ、シュワルツ氏とテルマン氏は、この国際的な格差を是正しようと決意した。衛星データは地上センサーの不足を克服し、Cloud to Streetは情報を地方自治体や非営利団体に届けることができる。「設備のない国に、ほぼ一夜にして洪水情報システムを導入できるのです」とシュワルツ氏は言う。
例えば、2017年にはコンゴ民主共和国のアンフォンドという町が激しい洪水に見舞われましたが、辺鄙な場所にあるため、支援物資の送付や人々のニーズ把握が困難でした。コンゴ政府や人道支援団体と協力し、Cloud to Streetのプラットフォームは洪水検知時間を数週間から数日に短縮し、難民の安全な避難場所に関する情報を提供しました。
当初、Cloud to Streetの顧客は政府、その災害対策部門、そして世界銀行のような組織でした。彼らは、誰がどこに避難する必要があるかを把握し、追加の救援資金を募るためのロビー活動に使える証拠を提供していました。現在、Cloud to Streetはより多くの企業を顧客とし、保険会社のリスクと支払額の計算を支援しています。いずれにせよ、SARは彼らにとって必要となるだろうとシュワルツ氏は言います。「レーダーには、克服するのが難しい、そして常に必要とされる、際立った利点が一つあります。それは洪水が発生し、曇りや雨が多い時です」と彼女は言います。「まさに、それがレーダーの大きな利点なのです。」
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しかし、SAR データを解析できるアルゴリズムを開発するのは、写真を解析できるアルゴリズムを素早く考案するよりも困難です。
これは部分的には、人間の脳の限界によるものです。一部のデータ処理アルゴリズムは、人間の脳が視覚情報を分析する方法をモデルにしています。しかし、SARデータのようなものは人間には認識できません。「レーダーでは何も見えないので、光学データを扱うよりも難しいのです」と、SAR画像解析部門を持つデイトン大学ビジョンラボの所長、ビジャヤン・アサリ氏は言います。「マイクロ波では何も見えませんから。」
（空軍研究所をはじめとする組織と協力するこの研究グループは、SARを用いて氷河の活動を検出・予測する研究に取り組んでおり、これはこのデータのもう一つの環境応用である。氷河は通常、地球上の暗く雲の多い地域に存在する。SARは暗闇を見通せるだけでなく、氷の表面までも透過し、氷河が融解して移動する際の流動ダイナミクスを明らかにすることができる。学術グループであるこの研究室は、おそらくアンブラや競合他社が収集したデータに加え、センチネルのような公共衛星からの情報も活用する必要があるだろう。）
アンブラのCOOでさえ、当初はSARを理解するのに苦労した。「私がSARに初めて触れたのは、米国の機密機能に関するものでした」と、国防総省傘下のハイリスク・ハイリターンの研究機関であるDARPAでプログラムマネージャーを務めていたマスター氏は語る。「『SARは奇妙なものだし、おそらく何も教えてくれないだろう』という気持ちでSARに取り組んでいたと思います」。結局のところ、彼の言葉を借りれば、「私たちの脳はセンサー（つまり眼球）に合わせて調整されているのです」。しかし、彼は続けて、SARは眼球だけでは捉えられないものを照らす「懐中電灯」のようなものだと考えることができる、と語る。
SARには、高解像度の可視衛星にはない利点もあります。レーダー衛星は安価で（比較的）簡単に製造できます。クリーンルームや巨大で精密な鏡も必要ありません。「光学衛星の問題は、解像度が全てを決定づけることです」とマスター氏は言います。つまり、光学画像が鮮明であればあるほど、より有用になるということです。「解像度は大きなガラスによって決まります」と彼は言います。「そして、大きなガラスは高価です。」
アンブラのビジネスモデルも同様に合理化されている。同社はデータを分析するのではなく、クラウド・トゥ・ストリートのようなグループに販売するだけだ。モリソン氏は、その分析は専門家に任せた方が良いと考えている。モリソン氏によると、シュワルツ氏を例に挙げよう。「彼女は朝起きると、目が覚めた瞬間から枕に頭を乗せるまで、洪水の浸水のことを考えているんです」と彼は言う。一方、シュワルツ氏は水位上昇の夢を見ることは滅多にない。（「衛星を運用しなければならないんです」と彼は言う。）
しかしモリソン氏は、SARデータが容易に、そして比較的安価に入手できるようになると、より多くの人々が、森林伐採、炭素クレジット、山火事、石油輸送、軍事行動、水道管の漏水、老朽化した屋根など、自身の研究やビジネスにどのように役立つかを考えるようになることを期待している。「こうした小さなニッチは無数にあります」とモリソン氏は言う。そして、それらのニッチの中には、人々の命と生活を水没から救うことができるものもあるかもしれない。
