グループフィード

輪島市の町野地区の地震地すべりの発生個所を10秒程度の動画にしてみました。

能登半島の日本海側は、地すべりの巣といってもいいくらいの地形です。

１発の地震でこれだけの被害があったことを見ていただけます。

山林地域で、緑色が黄緑色になるところが地すべり個所です。

雲の関係で、地震前の画像は2023年10月、地震後は2024年5月のものになります。

魅力あふれる香りのスパイス：アニシード

アニシードは、やさしい甘い香りと爽やかな風味で知られる人気のスパイスです。料理や飲み物に少し加えるだけで、全体の味わいがぐっと引き立ちます。特にデザートや焼き菓子に使われることが多く、クッキーやパンに独特の風味を与えます。また、温かいお茶にアニシードを入れると、心地よい香りが広がり、リラックスした時間を楽しむことができます。

このスパイスは古くから世界中で親しまれており、家庭のキッチンでも手軽に使えるのが魅力です。少量でもしっかりとした香りを感じられるため、コストパフォーマンスも良いです。さらに、料理だけでなく、自然な香りづけとしても活用されています。

ブタクロールのやさしい紹介と役割

ブタクロールは、農業でよく使われる除草剤の一つです。主に田んぼや畑で、雑草の成長をおさえるために利用されます。農家の人々は、作物が元気に育つように、雑草を減らすことが大切です。そこでブタクロールが役立ちます。

この成分は、土の中で働き、雑草の芽が出るのを防ぎます。そのため、作物は十分な栄養や水を受け取ることができ、よりよい成長が期待できます。使い方はとてもシンプルで、決められた量を守って散布することが重要です。

能登半島地震は、珠洲市や輪島市をはじめ能登地域に甚大な被害をもたらしました。地震による被害は能登エリアにとどまらず、遠くは新潟県でも被害が確認されています。

金沢市でも9人が負傷したほか、5850棟（2024年5月21日時点）の住宅が損壊し、崖崩れや液状化なども発生した。

Sentinel-1のSLCデータを使って、別の観点から被害の状況を示すことができないか試してみます。

この虹色のモヤモヤした画像はInSAR画像といって、地震前（2023年12月下旬）と地震発生直後（2024年1月初旬）に、それぞれSentinel-1が受信した二つの電波の位相差を表しています。

何もなければ二つの電波の位相は（ほぼ）一致します。しかし、例えば地面が隆起したりすると、地面から衛星までの距離が変化するので位相に差が出ます。

最近Sentinelの画像を加工する沼にどっぷりはまっています。

能登半島地震の被害は甚大で、農家の方でも、震災で住家を失って、他の地域に移動したり、仮設住宅で暮らしている方も沢山います。そうすると、稲作も震災前ほどできていないのではないかと想像できます。

そこで珠洲市と輪島市から4地域を選び、NDWIを表すことで作付け面積の変化を知ることができそうです。NDWIは正規化水指数といって、水分の多さを表現することができます。例えば田植え直後の田は、ほぼ水面ですので白色になります。

　画像は左から2023年（地震前）、2024年（地震直後）、2025年（地震の翌年）で、田植えが終わったばかりの5月下旬です。

珠洲市宝立町周辺

　Python用のGoogle Earth Eangineを使用して、輪島市町野地区のSentinel-2の画像を取得しました。能登半島地震が発生したのは2024年元旦ですが、Sentinel-2は光学衛星なので、2024年1月から3月までの画像は雲に覆われている部分が多すぎて使用できません。また、2024年9月23日には能登半島豪雨の被害もあったため、この被害も含めて可視化したいので、画像は2024年10月のものを使用しました。また比較のために、自然災害前の2023年10月の画像も取得しました。

　二つの画像をNDVI画像に加工します。NDVIは正規化植生指数（Normalized Difference Vegitation Index）といって、樹木や植物が茂っている程度を表します。繁茂の程度が高いと緑が濃くなり、繁茂の程度が低いとその逆で緑が薄く黄緑になります。また植物が生えていない裸地は黄色というか黄土色で表示されます。

　そして全く同じ場所でも、植物が繁茂する夏から秋は緑が濃く、冬から春は薄くなります。

　これはちょうど1年前の2023年10月の画像。

　これに対して2024年10月

さらに、ライフスタイルの変化に伴い、健康的な食生活を意識する消費者が増えています。全粒粉や低糖質パンなど、多様なパンの需要が増加する中、トースターの性能もそれに対応する形で進化しています。例えば、パンの厚さや種類に応じた加熱モードを選べる機種が登場し、家庭での朝食の幅が広がっています。

自動車産業は、世界中の経済、技術革新、そして雇用を支える基幹産業です。単に車両を製造するだけでなく、鉄鋼、化学、電子部品、ソフトウェア開発など、あらゆる分野の企業を巻き込んだ巨大なサプライチェーン（供給網）を形成しています。ドイツ、日本、アメリカ、韓国、中国などの国々では、自動車産業はGDPと輸出の大きな割合を占め、「産業の要」としての役割を果たしています。

現在、この巨大産業は「CASE」と呼ばれる100年に一度の大変革期にあります。Connected（コネクテッド）、Autonomous（自動運転）、Shared（シェアリング/サービス）、Electric（電動化）という4つのメガトレンドが、クルマの概念そのものを変えようとしています。ソフトウェアの重要性が増し、クルマは「ソフトウェア定義車両（SDV）」へと進化しています。同時に、カーボンニュートラルの実現に向けて、電動化技術（EV、FCV）や持続可能な素材の開発競争が世界的に激化しています。さらに、工場ではIoTやAIを活用した「インダストリー4.0」が進み、生産プロセスの効率化やカスタマイズが進んでいます。自動車産業の未来は、伝統的なものづくりの力と、デジタル技術を融合させられるかどうかにかかっています。

グループ「MachineLearning」へようこそユーザー同士が交流し、共有するスペースです。自分の考えを投稿、メディアを共有、投票を作成しましょう。