はじめに
熱赤外線（TIR）イメージングセンサーの使用は、過去数十年で劇的に増加しており、マッピングやGISのユーザーに多くの用途を提供しています。
このブログの目的は、多くのユースケースのいくつかを紹介し、ArcGISユーザーがこれらのセンサーを活用するための推奨事項を提供することです。ここに含まれる例は、航空ドローンから撮影された画像と、その後の写真測量処理によって生成されたTrue Ortho合成画像に焦点を当てていますが、ドローンと飛行後の処理が常に必要というわけではありません。単一画像やビデオ（航空機または地上ベース）でも非常に強力なアプリケーションが可能であり、大規模な地域調査には衛星センサーが最適な場合もあります。
ここでは電磁スペクトルの熱赤外線領域を指すために「TIR」という略語を使用しています。このブログでは近赤外線（「NIR」）や短波長赤外線（「SWIR」）エネルギーやセンサーの特性については扱いません。
ユースケース
ArcGIS内でのTIRイメージングの多くの用途には以下が含まれます：
1. 建物からのエネルギー損失の監視
この用途は急速に拡大しており、施設が運用コストと環境影響を削減するための低コスト分析手法を提供します。熱赤外線イメージングは通常、調査対象建物の屋根を見るためにドローンで撮影され、エネルギーが漏れている領域は周囲よりも暖かいまたは冷たい領域として簡単に観察できます。つまり、屋外の天気が暖かく建物にエアコンがある場合、エネルギー漏れは冷たい領域として現れます。冬季に建物が内部熱を失っている場合は、相対的に暖かい領域が見えることがあります。周囲より明らかに冷たいまたは暖かい建物の部分は、建物管理者が換気システムの改善優先順位を決め、不十分な断熱部分を特定して修理する助けとなります。
例はこちらの出版物およびACCESSiFLYで見つけることができます。ここに示した例画像（単一バンドTIR画像に偽色を適用したもの）は、屋根換気口周辺の暖かい領域を強調しています。
2. 電気・機械設備の潜在的なメンテナンス問題の検出
TIRイメージングが価値を提供できるもう一つの用途は、過熱しているように見える設備を特定し、物理的摩耗や電子機器故障の可能性を示すことです。これは太陽光発電アレイ、電気変圧器、産業用モーターなど多様な設備タイプに適用可能です。
以下の例画像はRocky Mountain Unmanned Systemsより提供されています。この画像では、太陽光発電（PV）アレイの一部が隣接パネルより明らかに明るく（暖かく）表示されており、アレイまたは制御電子機器に欠陥がある可能性を示しています。迅速なメンテナンスによって操作者は生産性損失を減らし、将来的な重大故障を回避できる可能性があります。
3. パイプラインの漏れ検出
熱赤外線イメージングは加圧パイプラインの漏れ監視にも利用されます。漏れはパイプライン上または近傍で温度異常として観察されることがあります—周囲より暖かいまたは冷たい領域です。水など液体が漏れている場合、その周辺植生や土壌が周囲温度より冷却されることがあります。他のパイプラインの場合（例えば天然ガス）、漏れによって圧力低下が起こり、新たに発生するガスが冷たい煙霧として観察されることもあります（ただし可燃性ガス検出には他のセンサーが適しています）。
以下の例画像（EagleHawk提供）では地下蒸気管路（最初の画像中1番、TIR）と凝縮水漏れ（2番）が雨水排水溝へ流入している証拠を見ることができます。中央上部（3番）では温かい凝縮水が近くの渓谷へ流れている様子も確認できます。二枚目の画像は同じ場所の自然色ビューです。この映像情報に基づき漏れ箇所は迅速に特定され修正されました。
4. その他のユースケース
上記リストされたユースケースは熱赤外線イメージング用途全体から見ればほんの一部です。他にも多くあります—例えば：
- TIRセンサーはドローンだけでなく有人航空機にも搭載されており、遭難者捜索や野生動物調査に使われています。
- 法執行機関では残留熱を検出し、車両が駐車していた場所やその後離れた場所を示す法医学的証拠として利用されています—稼働中車両から放出された熱で舗装面が暖められた場所や、駐車車両の日陰によって表面の日射加熱が減少し冷たい領域として残った場所などです。
- 魚類産卵成功には狭い温度範囲が必要な水生生息地環境調査では、熱赤外線イメージングで比較的大規模な地域をカバーしin situ温度サンプリングを補完します。
解釈 / 分析
上記ほとんどの場合、ユーザーは対象地域内で周囲より暖かい（または冷たい）と思われる領域を単純な視覚評価で検出できます。その結果、ユーザーは相対的な（定性的）観察から有用な情報を抽出できますが、正確な温度について絶対的な（定量的）測定なしで済みます。例外として魚類産卵床で水温監視など絶対的かつ正確な温度測定が必要な用途があります。
絶対的かつ正確な温度測定を要するユースケースでは以下を考慮する必要があります：
- センサーシステムの放射校正、および
- 観察対象材料特性、とりわけ金属表面など他ソースから来るTIRエネルギー反射（例えば空：通常非常に冷たく見える、または太陽）
表面特性と放射率
対象物体の正確な遠隔温度測定は困難です。
熱赤外線センサーで撮影された画像は受け取ったエネルギーに比例し、そのエネルギー測定値から視認される表面のおおよその温度が決定されます。一部センサーメーカーはTIR画像からエネルギー単位への変換情報、その後エネルギーから表面温度への変換情報を提供しています。
重要なのは放射率 (記号 b5) と呼ばれる表面特性です。異なる表面材料は異なる割合で熱エネルギーを放出します。同じ温度でも二つの表面間で放出エネルギー差異は放射率によって特徴付けられ、その値は0.0から1.0まで変動します。表面のおおよその温度 は通常、実際の温度よりも低くなります。これは表面のemissivityが1.0未満であると仮定しているためです。 <\/P>
リモート温度測定は、多くの金属のような低いb5<\/STRONG>表面に対して誤解を招くことがあります。これらは非常に少ないエネルギーしか放出せず、また別の熱源（例えば空、非常に冷たく見えるものや別の熱源）から来るTIRエネルギーを反射<\/U>することもあります。 <\/P>このトピックの詳細な議論はこのブログ記事の範囲外ですが、コンクリート、水、草、金属など任意の表面の最も正確な温度を計算するには、その表面のemissivityの知識と反射された熱源を観察する可能性を理解することが重要です。 <\/P>emissivity値の表はこちら<\/A>で見つけることができます。 ほとんどの自然表面はemissivity値が0.9以上であるため、上記で説明した多くの用途ではemissivityの補正は必要ない場合があります。<\/P> <\/P>
実用的な応用<\/H2>実際には、ユーザーは自分の使用ケースで絶対温度測定が必要かどうかを考慮すべきです。 多くの用途では絶対温度を必要としないため、熱異常を視覚的に識別し、それによって温度単位に校正することなくTIR画像から大きな価値を引き出すことが合理的です。 <\/P>ドローン搭載のTIRセンサーの場合、True Orthoデータ製品を生成したいユーザーは複数フレーム（低解像度画像のため推奨重複率90%）を撮影し、その後写真測量処理を行って視覚的解釈用のオルソモザイクを作成する必要があります。 <\/LI>衛星センサーの場合、単一画像で関心サイト全体をカバーすることが多いです。<\/LI><\/UL>
絶対温度測定が必要な場合、Esriソフトウェアでのサポートはセンサーによって異なります。<\/P>変換を行うにはセンサーメーカーから追加ソフトウェアが必要になる場合があります。 お使いのソフトウェアとセンサーに関するArcGISヘルプドキュメントを参照してください。 センサーメーカーは温度校正適用用の別ツールも提供しているかもしれません。<\/LI>衛星センサーの場合、適切なRaster Type<\/EM><\/STRONG>を定義し、その後処理テンプレートをTIRバンドに適用してピクセル値を摂氏または華氏に変換できます。<\/LI><\/UL> <\/P> <\/P>
