イベント、夜の街、新施設オープン、天候……モバイル空間統計で人の動きを可視化してみた
2020年5月より一部の場所と期間において、無料で扱えるようになったモバイル空間統計®のAPIを使って、宙畑編集部が気になる人の動きに関わる事象について検証してみました。
地球の丸さを考慮して、2地点間の可視性を考えてみた
以前、富士山が見える場所を計算しようという記事を公開したところ、多数のご指摘をいただきましたので、改めて「地球の丸さ」を考慮して解析を行いました。
Kerasを使って衛星画像内の山が独立峰か連峰かを判別するモデル作成チャレンジ
衛星画像を使って、画像内に写っている山が独立峰かそうでないかを判定するモデルの作成にチャレンジしてみました。
【コード付き】地盤の沈降が分かる干渉SAR解析をTellusでやってみた
本記事では、SARの干渉解析アルゴリズムをフルスクラッチでコーディングしていきます。この記事のコードをそのまま使えば、干渉SARを誰でも実行できるようになります。
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。
自分好みの牛肉をお取り寄せ！ 239種の国産銘柄牛を衛星データで比較してみた
200種類を超える銘柄牛の牧場を衛星データと気象データで比較し、自分好みの銘柄牛を探して購入してみました。
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。
富士山が見える場所はどこまで？標高データから解析！【Tellusでやってみた編】
以前、宙畑では「富士山が見える範囲を標高データから解析する」という記事を公開しました。 今回はTellusを使って、無料で可視領域を計算してみます。
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。
衛星データに雲が映っているか否かの画像分類を4つの手法で精度比較してみた
機械学習、AIなど最近はよく耳にしますよね。今回は衛星データに対して、機械学習の基本的なモデルをいくつか試してみようと思います。
【コード付き】Tellusを使って衛星データから特定植物(アカエゾマツ)を抽出してみた
光学の衛星データの特徴を利用して、衛星データから特定の植物を見つけるプログラムをご紹介します！ マスターすれば花粉を多く出す植物も見つけられるかも!?
TellusでPALSAR-2のL2.1標準処理データを使って 土地被覆の抽出にチャレンジ
本記事では、Tellusで公開しているPALSAR-2のL2.1標準処理データを取得する方法から、複数の偏波データを使って、土地被覆情報を抽出する方法を解説します。後半では、簡単な機械学習による評価結果も紹介します。
Tellusを通してマイ防災マップを作成する
東日本大震災が発生から9年。ハザードマップと衛星データなどの情報を元に、自分用の防災マップを作れるよう、衛星画像やハザードマップを重ね合わせる方法をご紹介します。
AMeDASのデータから雲海の発生予測をして実際に見に行ってみた
雲海予測をTellusのAMeDASデータを用いて行ってみました。その予測をもとに、雲海が見れるだろう日に合わせて実際に現場を訪れたところ……
【コード付き】Sentinel-2から指定した範囲の連続した衛星画像を取得する
林野火災による被害が大きいオーストラリアを対象に、林野火災が目立つようにブレンドした衛星画像を指定期間分取得してタイムラプスを作成し、その被害状況を可視化する方法をご紹介します。
【コード付き】TellusでPALSAR-2のL1.1の 画像化にチャレンジしてみた
本記事では、Tellusで公開しているPALSAR-2のL1.1データから、CEOSフォーマットと呼ばれるフォーマットに従って、複素画像（電波の位相と反射強度の情報を持った画像）を抽出し、可視化する方法を解説します。
【コード付き】復興状況を人工衛星からモニタリング！ 北海道地震後の夜間光から確認してみた
本記事では、広域にわたる月次データが安定して提供されてきたVIIRS夜間光画像データを使って被災地の長期モニタリングの例を示します。夜間光データからは、人の社会経済活動が分かるとされています。
【コード付き】Sentinel-2の衛星画像から指定した範囲のタイムラプスを作成する
林野火災による被害が大きいオーストラリアを対象に、指定した期間の各月で最も被雲率の低い衛星画像を取得してタイムラプスを作成し、その被害状況を可視化する方法をご紹介します。