宙畑 Sorabatake

解析ノートブックの記事一覧

解析ノートブック

富士山が見える場所はどこまで?標高データから解析!

「富士山が見える場所ってどこまでなんだろう?」そう思ったことはありませんか?今回は、以前GoogleEarthEngineの記事を書いていただいた早稲田大学の永井先生に、衛星データを使って調べられないか聞いてみました。

解析ノートブック

みかん農家に聞いた「美味しいみかん畑の4つの条件」を衛星データで検証してみた

みかん農家の方に美味しいみかんが育つ条件を教えていただき、実際にみかんの名産地ではその条件を満たしているのか検証してみました。

衛星データ

地理空間情報を扱うなら知っておきたいPythonライブラリ、GeoPandas入門~基礎編~

さまざまなデータを地理空間情報として重畳する上で有用なPythonのライブラリであるGeoPandas。前編ではGeoPandasを用いたデータの描画方法など基礎的な扱い方を紹介し、後編では衛星データと組み合わせて解析結果を可視化する方法を紹介します。

機械学習

SSDを用いて飛行機の物体検出にチャレンジしてみた

衛星データに機械学習を使って何か面白いことをしてみたい、そんな方へ。物体検出を試してみませんか? この記事では衛星データを用いて飛行機の物体検出にチャレンジしてみました。

解析ノートブック

温暖化で注目!北極海航路の現状とメリデメ、衛星で将来性を検証

”北極海航路”という言葉を耳にしたことがあるでしょうか? そのメリデメを紹介しながら、衛星データでチェックしています。

解析ノートブック

衛星画像解析が変わる!? 「Google Earth Engine」の何がすごいのか

「一部の人だけができる衛星画像解析」から「誰もが気軽に触れる衛星画像解析」へ。 近年、衛星画像解析が大きく変わろうとしています。 近年、衛星画像解析が大きく変わろうとしています。その兆しのひとつとして挙げられるが「Google Earth Engine」です。

解析ノートブック

衛星が撮影した夜の地球「夜間光」がお金に変わる!? 概要と利用事例

衛星が夜間に地上を観測した結果である「夜間光」データに焦点を当てた本記事。夜間光と経済活動には相関があると言われいます。果たしてどのように見えるのか、実際にデータを載せながらご紹介します。

機械学習

SRCNNを用いて衛星画像の超解像にチャレンジしてみた【コード付き】

今回の記事では実際にTellusを用いて、衛星データに対して超解像をやってみようと思います。

機械学習

【コード付き】画像用Transformerを利用して衛星画像の分類機械学習モデルを作成する

色々な分野で応用され始めているTransformerの簡単な解説と実際に衛星画像を利用した雲判定機械学習モデルを作成していきます。

解析ノートブック

衛星から桜は見える! 衛星画像を使った桜の探し方

衛星データから桜の開花状況を検出できるのか? 宙畑編集部でチャレンジしてみました!

解析ノートブック

アメリカ民主党支持層は本当に都市部に多い?衛星データで検証してみた

2018年11月6日に行われたアメリカ中間選挙にて「民主党支持層=都市部、共和党支持層=地方」は本当なのか、衛星画像を使って検証チャレンジ!

解析ノートブック

岐阜県多治見市が暑い理由と噂される2つの説を気象データと衛星データで確認してみた

ニュースでその名前を見ることも少なくない岐阜県多治見市について、なぜ日本トップレベルに暑い街なのか、2つの説をデータをもとに考察してみました。

解析ノートブック

神戸の夜景は何万ドル?衛星データを使って実際に計算してみた

「100万ドルの夜景」の元となったと言われる神戸の夜景。実際にいくらなのか衛星データで計算してみました!

解析ノートブック

Jupyter NotebookでTellusを使ってみた〜雪質解析(1)解析準備編~

Tellusに搭載されているAPIを引っ張ることができるようになったので、雪質の解析をしながらJupyter Notebookの機能をご紹介していきたいと思います!

衛星データ

天気の子、その影響は10メートルの水没⁉︎ その時日本はどうなっていたのか

天気の子の作中で、東京のどの範囲が浸水していたのか。そしてそのときその他の地域、世界はどうなっていたのか。標高データを用いて浸水範囲を考えてみました。

解析ノートブック

【コード付き】Sentinelの衛星データをAPI経由で取得してみた

Tellusにある衛星データとSentinelの衛星データを組み合わせた高度な解析を行いたい。そのファーストステップとして、まずはTellusの開発環境からSentinelの衛星データをAPI経由で取得してみました。

解析ノートブック

地理空間情報を扱う上で知っておきたいPythonライブラリ、GeoPandas入門~応用編・衛星データと組み合わせ~

地理空間情報を解析する上で有用なPythonライブラリGeoPandas。後編では、衛星データとシェープファイルを組み合わせて解析することで、テーブルデータを作成することにチャレンジします。筆ポリゴンを任意の大きさのベクターデータで切り取り、切り取ったデータを用いて、衛星データをその範囲で取得し、NDVIの推移を求めます。

解析ノートブック

Tellusで標高の高い山の森林限界を可視化してみた

「森林限界」と呼ばれる、ある高度以上で樹木が全く見られなくなる地帯が山々には見られます。今回は標高データと、植生の分布データを使い、各標高ごとの植生分布を可視化してみたいと思います。