メタン (CH4) は、石油やガスの採掘、石炭採掘、大規模畜産、廃棄物処理などの副産物である主要な人為起源の温室効果ガスです。 地球温暖化の可能性 CH4はCO86の2倍 そして気候変動に関する政府間パネル (IPCC) は次のように推定しています。 これまで観測されている地球温暖化の30パーセントはメタンが原因である。 大気中への CH4 の漏出を急速に減らすことは、気候変動との戦いにおいて重要な要素となります。 2021年に国連は、 グローバル・メタン・プレッジ 気候変動会議(COP26)で、「1.5℃の未来を手の届く範囲に保つためにメタンに対して迅速な行動を取る」という目標を掲げた。 誓約書には、 150の署名者 米国やEUも含めて。
メタン発生源の早期発見と継続的な監視は、メタンに対する有意義な行動の重要な要素であるため、政策立案者と組織の両方にとって懸念事項となっています。 手頃な価格で効果的なメタン検出ソリューションを大規模に導入 - オンサイトのメタン検出器や 航空機搭載分光計 – 多くの場合、非実用的であるか法外に高価であるため、困難です。 一方、衛星を使用したリモートセンシングは、関係者が望む地球規模、高頻度、コスト効率の高い検出機能を提供できます。
このブログ投稿では、その使用方法を紹介します。 AWS Registry of Open Data でホストされている Sentinel 2 衛星画像 と組み合わせて Amazon SageMaker の地理空間機能 CH4 放出の点源を検出し、それらを経時的に監視します。 ○○に描く 地球観測文献から得られた最近の発見 カスタムのメタン検出アルゴリズムを実装し、それを使用して世界中のさまざまなサイトからのメタン漏洩を検出および監視する方法を学びます。 この投稿には以下が含まれます GitHub 上の付属コード これは追加の技術的な詳細を提供し、独自のメタン監視ソリューションを開始するのに役立ちます。
従来、複雑な地理空間分析の実行は、難しく、時間とリソースを大量に消費する作業でした。 Amazon SageMaker の地理空間機能 データ サイエンティストや機械学習エンジニアが地理空間データを使用してモデルを構築、トレーニング、デプロイすることを容易にします。 SageMaker 地理空間機能を使用すると、大規模な地理空間データセットを効率的に変換または強化し、事前トレーニングされた機械学習 (ML) モデルを使用してモデル構築を加速し、3D アクセラレーション グラフィックスと組み込みを使用して対話型マップ上でモデル予測と地理空間データを探索できます。視覚化ツール。
マルチスペクトル衛星画像を使用したメタン点発生源のリモートセンシング
衛星ベースのメタン検知アプローチは通常、CH4 の固有の透過率特性に依存しています。 可視スペクトルでは、CH4 の透過率値は 1 に等しいかそれに近い値であり、肉眼では検出できないことを意味します。 ただし、特定の波長ではメタンは光を吸収します (透過率 <1)。この特性を検出目的に利用できます。 このためには、通常、CH1500 が最も検出しやすい短波長赤外 (SWIR) スペクトル (2500 ~ 4 nm のスペクトル範囲) が選択されます。 ハイパーおよびマルチスペクトル衛星ミッション (つまり、電磁スペクトル全体の複数の波長範囲 (帯域) 内の画像データを捕捉する光学機器を使用する衛星ミッション) は、これらの SWIR 範囲をカバーするため、潜在的な検出機器となります。 図 1 は、SWIR スペクトルにおけるメタンの透過率特性と、さまざまな候補マルチスペクトル衛星機器の SWIR 範囲をプロットしています (以下から適応) この 勉強)。
図 1 – SWIR スペクトルにおけるメタンの透過率特性と Sentinel-2 マルチスペクトル ミッションのカバー範囲
多くのマルチスペクトル衛星ミッションは、再訪問頻度が低いことによって制限されています (たとえば、 PRISMA ハイパースペクトル 約 16 日で)、または低空間解像度で (たとえば、 センチネル5 7.5 km x 7.5 km)。 データにアクセスするコストもさらなる課題です。一部の専用コンステレーションは商用ミッションとして運用されており、財政上の制約により、研究者、意思決定者、その他の関係者が CH4 排出に関する洞察を容易に入手できない可能性があります。 ESAの センチネル 2 マルチスペクトル ミッションこのソリューションのベースとなっているのは、再訪問率 (約 5 日)、空間解像度 (約 20 m)、およびオープン アクセス ( オープンデータの AWS レジストリ).
Sentinel-2 には SWIR スペクトルをカバーする XNUMX つのバンドがあります (解像度 20 m): バンド 11 (中心波長 1610 nm) およびバンド 12 (中心波長 2190 nm)。 どちらのバンドもメタンの検出に適していますが、バンド 12 は CH4 吸収に対する感度が大幅に高くなります (図 1 を参照)。 直感的には、この SWIR 反射率データをメタン検出に使用するには 4 つの可能なアプローチがあります。 まず、単一の SWIR バンド (理想的には CHXNUMX 吸収に最も敏感なバンド) に焦点を当て、XNUMX つの異なる衛星パスにわたる反射率のピクセルごとの違いを計算します。 あるいは、同様の表面反射特性とエアロゾル反射特性を持つが、異なるメタン吸収特性を持つ XNUMX つの隣接するスペクトル SWIR バンドを使用して、単一の衛星パスからのデータを検出に使用します。
このブログ投稿で実装する検出方法は、両方のアプローチを組み合わせたものです。 私たちは、 地球観測文献から得られた最近の発見 そして、2 つの衛星通過と XNUMX つの SWIR バンド間の大気上層 (TOA) 反射率 Δρ (つまり、大気エアロゾルとガスからの寄与を含む Sentinel-XNUMX によって測定された反射率) の部分的な変化を計算します。 XNUMX つはメタンが存在しないベースライン パス (ベース)、もう XNUMX つはアクティブなメタン点発生源が疑われるモニタリング パス (モニター) です。 数学的には、これは次のように表現できます。
ここで、ρ は Sentinel-2 によって測定された TOA 反射率、cモニター そしてcベース シーン全体にわたるバンド 12 の TOA 反射率値に対してバンド 11 の TOA 反射率値を回帰することによって計算されます (つまり、ρ)b11 = c * ρb12)。 詳細については、この研究を参照してください。 マルチスペクトルセンチネル 2 衛星観測による異常なメタン点発生源の高周波監視.
SageMaker 地理空間機能を使用してメタン検出アルゴリズムを実装する
メタン検出アルゴリズムを実装するには、Amazon SageMaker Studio 内で SageMaker 地理空間ノートブックを使用します。 地理空間ノートブック カーネルには、次のような必須の地理空間ライブラリがあらかじめ装備されています。 GDAL, ジオパンダ, 見栄えのする, Xアレイ, ラステリオにより、Python ノートブック環境内で地理空間データを直接視覚化して処理できるようになります。 を参照してください。 スタートガイド SageMaker 地理空間機能の使用を開始する方法を学習します。
SageMaker は専用の機能を提供します API を使用した統合インターフェースを通じて衛星画像の検索を容易にするように設計されています。 SearchRasterDataCollection API呼び出し。 SearchRasterDataCollection
は次の入力パラメータに依存します。
Arn
: クエリされたラスター データ コレクションの Amazon リソース名 (ARN)AreaOfInterest
: 検索クエリの対象領域を表すポリゴン オブジェクト (GeoJSON 形式)TimeRangeFilter
: 対象となる時間範囲を定義します。{StartTime: <string>,
EndTime: <string>}
PropertyFilters
: 許容可能な最大雲量の仕様など、補足的なプロパティ フィルターを組み込むこともできます。
このメソッドは、呼び出しによって調査できるさまざまなラスター データ ソースからのクエリをサポートします。 リストラスターデータコレクション。 当社のメタン検出実装では、 センチネル 2 衛星画像これは、次の ARN を使用してグローバルに参照できます。 arn:aws:sagemaker-geospatial:us-west-2:378778860802:raster-data-collection/public/nmqj48dcu3g7ayw8
.
この ARN は、レベル 2A (表面反射率、大気補正) に処理された Sentinel-2 画像を表します。 メタン検出の目的では、大気上部 (TOA) 反射率データ (レベル 1C) を使用します。これには、エアロゾル組成と密度の変化 (つまり、メタン漏れ) を検出できなくする表面レベルの大気補正は含まれていません。 。
特定の点源からの潜在的な排出量を特定するには、疑わしい点源の座標とメタン排出監視用の指定されたタイムスタンプという XNUMX つの入力パラメーターが必要です。 ということを考えると、 SearchRasterDataCollection
API はポリゴンまたはマルチポリゴンを使用して関心領域 (AOI) を定義します。私たちのアプローチでは、まずポイント座標を境界ボックスに拡張し、次にそのポリゴンを使用して Sentinel-2 画像をクエリします。 SearchRasterDateCollection
.
この例では、北アフリカの油田から発生する既知のメタン漏洩を監視します。 これは、リモート センシング関連の文献における標準的な検証ケースであり、たとえば、以下で参照されています。 この 勉強。 完全に実行可能なコードベースが提供されています。 amazon-sagemaker-examplesGitHubリポジトリ。 ここでは、SageMaker 地理空間機能を使用してメタン検出ソリューションを実装するための主要な構成要素を表す、選択されたコード セクションのみを強調表示します。 詳細については、リポジトリを参照してください。
サンプルケースの座標とターゲット監視日を初期化することから始めます。
#coordinates and date for North Africa oil field
#see here for reference: https://doi.org/10.5194/amt-14-2771-2021
point_longitude = 5.9053
point_latitude = 31.6585
target_date = '2019-11-20'
#size of bounding box in each direction around point
distance_offset_meters = 1500
次のコード スニペットは、指定されたポイント座標の境界ボックスを生成し、その境界ボックスと指定された監視日に基づいて利用可能な Sentinel-2 画像の検索を実行します。
def bbox_around_point(lon, lat, distance_offset_meters): #Equatorial radius (km) taken from https://nssdc.gsfc.nasa.gov/planetary/factsheet/earthfact.html earth_radius_meters = 6378137 lat_offset = math.degrees(distance_offset_meters / earth_radius_meters) lon_offset = math.degrees(distance_offset_meters / (earth_radius_meters * math.cos(math.radians(lat)))) return geometry.Polygon([ [lon - lon_offset, lat - lat_offset], [lon - lon_offset, lat + lat_offset], [lon + lon_offset, lat + lat_offset], [lon + lon_offset, lat - lat_offset], [lon - lon_offset, lat - lat_offset], ]) #generate bounding box and extract polygon coordinates
aoi_geometry = bbox_around_point(point_longitude, point_latitude, distance_offset_meters)
aoi_polygon_coordinates = geometry.mapping(aoi_geometry)['coordinates'] #set search parameters
search_params = { "Arn": "arn:aws:sagemaker-geospatial:us-west-2:378778860802:raster-data-collection/public/nmqj48dcu3g7ayw8", # Sentinel-2 L2 data "RasterDataCollectionQuery": { "AreaOfInterest": { "AreaOfInterestGeometry": { "PolygonGeometry": { "Coordinates": aoi_polygon_coordinates } } }, "TimeRangeFilter": { "StartTime": "{}T00:00:00Z".format(as_iso_date(target_date)), "EndTime": "{}T23:59:59Z".format(as_iso_date(target_date)) } },
}
#query raster data using SageMaker geospatial capabilities
sentinel2_items = geospatial_client.search_raster_data_collection(**search_params)
応答には、一致する Sentinel-2 アイテムのリストと、それらに対応するメタデータが含まれます。 これらには以下が含まれます クラウドに最適化された GeoTIFF (COG) すべての Sentinel-2 バンド、 と同様 サムネイル 画像を使用すると、画像の視覚的なバンドを簡単にプレビューできます。 当然のことながら、次の図 2 に示すように、フル解像度の衛星画像 (RGB プロット) にアクセスすることもできます。
以前に詳述したように、私たちの検出アプローチは、大気上層 (TOA) SWIR 反射率の部分的な変化に依存しています。 これが機能するには、適切なベースラインを特定することが重要です。 適切なベースラインを見つけることは、多くの試行錯誤を伴う退屈なプロセスになる可能性があります。 ただし、優れたヒューリスティックは、この検索プロセスの自動化に大いに役立ちます。 過去に調査されたケースでうまく機能した検索ヒューリスティックは次のとおりです。 day_offset=n
数日かけて、すべての衛星画像を取得し、雲をすべて削除して、スコープ内の AOI に画像をクリップします。 次に、AOI 全体のバンド 12 の平均反射率を計算します。 バンド 12 で平均反射率が最も高い画像の Sentinel タイル ID を返します。
このロジックは、次のコードの抜粋に実装されています。 その理論的根拠は、バンド 12 が CH4 の吸収に対して非常に敏感であるという事実に基づいています (図 1 を参照)。 より大きな平均反射率値は、メタン放出などの発生源からの吸収が低いことに対応するため、放出のないベースライン シーンを強く示します。
def approximate_best_reference_date(lon, lat, date_to_monitor, distance_offset=1500, cloud_mask=True, day_offset=30): #initialize AOI and other parameters aoi_geometry = bbox_around_point(lon, lat, distance_offset) BAND_12_SWIR22 = "B12" max_mean_swir = None ref_s2_tile_id = None ref_target_date = date_to_monitor #loop over n=day_offset previous days for day_delta in range(-1 * day_offset, 0): date_time_obj = datetime.strptime(date_to_monitor, '%Y-%m-%d') target_date = (date_time_obj + timedelta(days=day_delta)).strftime('%Y-%m-%d') #get Sentinel-2 tiles for current date s2_tiles_for_target_date = get_sentinel2_meta_data(target_date, aoi_geometry) #loop over available tiles for current date for s2_tile_meta in s2_tiles_for_target_date: s2_tile_id_to_test = s2_tile_meta['Id'] #retrieve cloud-masked (optional) L1C band 12 target_band_data = get_s2l1c_band_data_xarray(s2_tile_id_to_test, BAND_12_SWIR22, clip_geometry=aoi_geometry, cloud_mask=cloud_mask) #compute mean reflectance of SWIR band mean_swir = target_band_data.sum() / target_band_data.count() #ensure the visible/non-clouded area is adequately large visible_area_ratio = target_band_data.count() / (target_band_data.shape[1] * target_band_data.shape[2]) if visible_area_ratio <= 0.7: #<-- ensure acceptable cloud cover continue #update maximum ref_s2_tile_id and ref_target_date if applicable if max_mean_swir is None or mean_swir > max_mean_swir: max_mean_swir = mean_swir ref_s2_tile_id = s2_tile_id_to_test ref_target_date = target_date return (ref_s2_tile_id, ref_target_date)
この方法を使用すると、適切なベースライン日付と対応する Sentinel-2 タイル ID を概算できます。 Sentinel-2 タイル ID には、ミッション ID (Sentinel-2A/Sentinel-2B)、一意のタイル番号 (32SKA など)、画像が撮影された日付などの情報が含まれており、観測を一意に識別します (つまり、 、 風景)。 この例では、近似プロセスは 6 年 2019 月 2 日を示唆しています (Sentinel-XNUMX タイル: S2B_32SKA_20191006_0_L2A
)を、最も適切なベースライン候補として選択します。
次に、ベースラインの日付と監視したい日付の間の反射率の修正された分数変化を計算できます。 補正係数 c (前述の式 1 を参照) は、次のコードで計算できます。
def compute_correction_factor(tif_y, tif_x): #get flattened arrays for regression y = np.array(tif_y.values.flatten()) x = np.array(tif_x.values.flatten()) np.nan_to_num(y, copy=False) np.nan_to_num(x, copy=False) #fit linear model using least squares regression x = x[:,np.newaxis] #reshape c, _, _, _ = np.linalg.lstsq(x, y, rcond=None) return c[0]
式 1 の完全な実装は、次のコード スニペットに示されています。
def compute_corrected_fractional_reflectance_change(l1_b11_base, l1_b12_base, l1_b11_monitor, l1_b12_monitor): #get correction factors c_monitor = compute_correction_factor(tif_y=l1_b11_monitor, tif_x=l1_b12_monitor) c_base = compute_correction_factor(tif_y=l1_b11_base, tif_x=l1_b12_base) #get corrected fractional reflectance change frac_change = ((c_monitor*l1_b12_monitor-l1_b11_monitor)/l1_b11_monitor)-((c_base*l1_b12_base-l1_b11_base)/l1_b11_base) return frac_change
最後に、上記のメソッドをエンドツーエンドのルーチンにラップすることができます。このルーチンは、特定の経度と緯度の AOI を特定し、日付とベースライン タイルを監視し、必要な衛星画像を取得し、分数反射率変化の計算を実行します。
def run_full_fractional_reflectance_change_routine(lon, lat, date_monitor, baseline_s2_tile_id, distance_offset=1500, cloud_mask=True): #get bounding box aoi_geometry = bbox_around_point(lon, lat, distance_offset) #get S2 metadata s2_meta_monitor = get_sentinel2_meta_data(date_monitor, aoi_geometry) #get tile id grid_id = baseline_s2_tile_id.split("_")[1] s2_tile_id_monitor = list(filter(lambda x: f"_{grid_id}_" in x["Id"], s2_meta_monitor))[0]["Id"] #retrieve band 11 and 12 of the Sentinel L1C product for the given S2 tiles l1_swir16_b11_base = get_s2l1c_band_data_xarray(baseline_s2_tile_id, BAND_11_SWIR16, clip_geometry=aoi_geometry, cloud_mask=cloud_mask) l1_swir22_b12_base = get_s2l1c_band_data_xarray(baseline_s2_tile_id, BAND_12_SWIR22, clip_geometry=aoi_geometry, cloud_mask=cloud_mask) l1_swir16_b11_monitor = get_s2l1c_band_data_xarray(s2_tile_id_monitor, BAND_11_SWIR16, clip_geometry=aoi_geometry, cloud_mask=cloud_mask) l1_swir22_b12_monitor = get_s2l1c_band_data_xarray(s2_tile_id_monitor, BAND_12_SWIR22, clip_geometry=aoi_geometry, cloud_mask=cloud_mask) #compute corrected fractional reflectance change frac_change = compute_corrected_fractional_reflectance_change( l1_swir16_b11_base, l1_swir22_b12_base, l1_swir16_b11_monitor, l1_swir22_b12_monitor ) return frac_change
前に決定したパラメーターを使用してこのメソッドを実行すると、SWIR TOA 反射率の部分的な変化が次のように得られます。 xarray.DataArray。 簡単なコマンドを実行することで、結果の最初の目視検査を実行できます。 plot()
このデータ配列に対する呼び出し。 私たちの方法では、以前に見られた RGB プロットでは検出できなかった AOI の中心にメタン プルームの存在が明らかになりました。
図 3 – TOA 反射率の分数反射率変化 (SWIR スペクトル)
最後のステップとして、特定されたメタンプルームを抽出し、生の RGB 衛星画像に重ねて、重要な地理的コンテキストを提供します。 これは、次のように実装できるしきい値処理によって実現されます。
def get_plume_mask(change_in_reflectance_tif, threshold_value): cr_masked = change_in_reflectance_tif.copy() #set values above threshold to nan cr_masked[cr_masked > treshold_value] = np.nan #apply mask on nan values plume_tif = np.ma.array(cr_masked, mask=cr_masked==np.nan) return plume_tif
私たちのケースでは、反射率の変化率の -0.02 の割合のしきい値で良好な結果が得られますが、これはシーンごとに変化する可能性があるため、特定の使用例に合わせて調整する必要があります。 次の図 4 は、AOI の生の衛星画像とマスクされたプルームを組み合わせて、地理的状況でメタン プルームを示す単一の合成画像を作成することによって、プルーム オーバーレイがどのように生成されるかを示しています。
図 4 – RGB 画像、TOA 反射率の分数反射率変化 (SWIR スペクトル)、および AOI のメタンプルームのオーバーレイ
現実世界のメタン排出イベントによるソリューションの検証
最終ステップとして、さまざまな発生源や地域からのメタン漏洩を正確に検出し、特定する能力についてこの方法を評価します。 まず、特別に設計された制御されたメタン放出実験を使用します。 宇宙ベースの点源検出と陸上メタン排出量の定量化の検証。 この2021年の実験では、研究者らはアリゾナ州エーレンバーグで19日間にわたって数回のメタン放出を実施した。 実験中に Sentinel-2 パスの XNUMX つに対して検出メソッドを実行すると、メタン プルームを示す次の結果が得られます。
制御放出中に生成されるプルームは、当社の検出方法によって明確に識別されます。 同じことは、東アジアの埋め立て地 (左) や北米の石油・ガス施設 (右) などの発生源からの他の既知の現実世界の漏出 (次の図 6) にも当てはまります。
図 6 – 東アジアの埋立地 (左) と北米の油田およびガス田 (右) のメタン プルームの強度
つまり、私たちの方法は、制御された放出と、世界中のさまざまな現実世界の点源の両方からのメタン排出を特定するのに役立ちます。 これは、周囲の植生が限られている陸上の点源に最適です。 オフショアシーンでは機能しません。 水による SWIR スペクトルの高い吸収 (つまり、低い透過率)。 提案された検出アルゴリズムがメタン強度の変動に依存していることを考えると、私たちの方法では漏れ前の観測も必要です。 これにより、一定の排出率での漏れの監視が困難になる可能性があります。
クリーンアップ
メタン監視ジョブの完了後に不要な料金が発生しないようにするには、必ず SageMaker インスタンスを終了し、不要なローカル ファイルを削除してください。
まとめ
SageMaker の地理空間機能とオープン地理空間データ ソースを組み合わせることで、高度にカスタマイズされた独自のリモート監視ソリューションを大規模に実装できます。 このブログ投稿では、有害なメタン排出を検出し、最終的に回避しようとしている政府、NGO、その他の組織にとって重点分野であるメタン検出に焦点を当てました。 SageMaker 地理空間カーネルを備えた Notebook を起動し、独自の検出ソリューションを実装することで、地理空間分析への独自の旅を今日から始めることができます。 を参照してください。 GitHubリポジトリ 独自の衛星ベースのメタン検出ソリューションの構築を開始してください。 こちらもチェックしてください sagemaker-例 他の現実世界のリモートセンシングアプリケーションで SageMaker 地理空間機能を使用する方法に関するさらなる例とチュートリアルのリポジトリ。
著者について
カルステン・シュロア博士 AWS のソリューション アーキテクトです。 彼は、データとテクノロジーを活用して IT インフラストラクチャの持続可能性を推進し、それぞれの業種で持続可能な運用を可能にするクラウドネイティブのデータ駆動型ソリューションを構築することで、お客様をサポートしています。 Karsten は、応用機械学習と運用管理の博士号を取得した後、AWS に入社しました。 彼は、社会的課題に対するテクノロジー対応のソリューションに真の情熱を傾けており、これらのソリューションの根底にある方法やアプリケーション アーキテクチャを深く掘り下げるのが大好きです。
ヤノシュ・ヴォシッツ AWS のシニア ソリューション アーキテクトであり、地理空間 AI/ML を専門としています。 15 年以上の経験を持つ彼は、地理空間データを活用した革新的なソリューションのために AI と ML を活用する世界中の顧客をサポートしています。 彼の専門知識は機械学習、データ エンジニアリング、スケーラブルな分散システムに及び、ソフトウェア エンジニアリングの強力な背景と自動運転などの複雑な領域における業界の専門知識によって強化されています。
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- 情報源: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/detection-and-high-frequency-monitoring-of-methane-emission-point-sources-using-amazon-sagemaker-geospatial-capabilities/
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- 細部
- 検出
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- 直接
- 方向
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- そうではありません
- ドメイン
- ドロー
- 描画
- ドライブ
- 運転
- 原因
- 間に
- 各
- 前
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- 容易
- 東
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- どちら
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- 排出量
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- 有効にする
- 端から端まで
- エンジニアリング
- エンジニア
- 豊かにする
- 確保
- 全体
- 環境
- 等しい
- エラー
- ESA
- 本質的な
- 見積もり
- EU
- 評価する
- 例
- 例
- 拡大
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- 専門知識
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- 探る
- 調査済み
- 表現
- エキス
- 抽出
- 目
- 容易にする
- 施設
- 実際
- 要因
- 農業
- フィールド
- 戦い
- フィギュア
- フィルター
- ファイナル
- ファイナンシャル
- 発見
- 調査結果
- 名
- 焦点
- フォーカス
- 焦点を当て
- フォロー中
- 次
- 形式でアーカイブしたプロジェクトを保存します.
- 分数
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- から
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- 完全に
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- さらに
- 未来
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- 生成された
- 生成
- 地理的
- 地域
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- GitHubの
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- グローバル
- グローバルに
- 世界
- Go
- 目標
- 良い
- 政府
- グラフィック
- 大きい
- ハンド
- 有害な
- 持ってる
- he
- 助けます
- ことができます
- こちら
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- 高周波
- より高い
- 最高
- 特徴
- 非常に
- 彼の
- 主催
- 認定条件
- How To
- しかしながら
- HTML
- HTTPS
- ID
- 理想的には
- 識別
- 特定され
- 識別する
- 識別する
- イド
- if
- 説明する
- 画像
- 画像
- 実装する
- 実装
- 実装
- 実装
- in
- その他の
- include
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