注目され始めたSAR画像×船舶×機械学習を概観する
SAR画像が良く使われる対象となる船舶。その基本や機械学習の事例について詳しくまとめました。
船舶の物体検出！第2回衛星データ解析コンテスト上位入賞者の解析手法紹介！
衛星データを用いた船舶検出アルゴリズムコンペ「Tellus Satellite Challenge」の上位3名の解析手法をご紹介します。
Kaggleランカーの5人に聞いた、2023年面白かったコンペ5選と論文5選
Kaggleなどの主要なデータサイエンスコンペティションに参加した方々にアンケートを実施し、2023年の印象深いコンペティションや論文、AIサービスをまとめました。
衛星データ×機械学習タスクの代表的な分類まとめ～物体検出、セマンティックセグメンテーション、画像分類、超解像～
衛星データと親和性の高い4種類の機械学習タスクのカテゴリと、その1つである物体検出の解析事例を紹介します。
元衛星国ブルガリアを、衛星国時代のガイドブックで、衛星に関係ないもの縛り観光
元衛星国ブルガリアを、30年前の衛星時代のガイドブックを携えて観光してきました。せっかくなので、衛星に関係のあるものは使わない・食べない・飲まないというルールを設けてみました。果たしてライターの地主さんは無事1日を終えられたのでしょうか……。
データ数の少ない衛星データに対応！人工合成データを用いた機械学習論文解説
衛星データはデータ数が少ない。そんな問題に対応すべく人工的に教師画像とアノテーションを作るという方法を衛星画像に適用した事例をご紹介します！
【Kaggleコンペ解説連載】衛星データから雲を理解する！ 上位入賞者の手法解説
データサイエンスコンペkaggleで実施された、衛星データの雲分類について、上位入賞者3名の解析手法について解説します。
1ヶ月間、毎日都心を撮影した「つばめ」の衛星画像をTellusで公開！
JAXAの人工衛星、超低高度衛星技術試験機「つばめ」（SLATS）の衛星データがTellusに搭載されました！宙畑流「つばめ」画像の楽しみ方をご紹介します。
2020年の抱負を叫ぶため、衛星データでやまびこができるポイントを探す！(前編)
やまびこができるポイントを探して叫びたい！ ということで、衛星データでやまびこができるポイントを探せるのか、実践してみました。
衛星データから道路網を抽出するコンペの上位入賞者手法解説！
今回はSpaceNetというプロジェクトが主催しているコンペティションと、高精度を叩き出したアルゴリズムの紹介をします。
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。
東京五輪マラソンは本当に暑い？ 衛星データで過去と比較してみた
東京五輪のマラソンは過去の大会と比較して本当に暑いのか。実際に衛星データを使って比較してみました。
衛星データだけでグランドスラムのテニスコート素材を当てる！
大坂なおみ選手の日本人初グランドスラム優勝で盛り上がる今、グランドスラム決勝コートの素材を衛星から当てるゲームをしてみました。
Pix2Pixで宅地利用調査から任意の衛星画像を生成するアルゴリズムを作る
簡単な塗り絵のような画像を作るだけで、お好みの衛星画像を生成するアルゴリズム制作にチャレンジしてみました。ハート形や六角形の池を作ることにも成功しています。
【コード付き】Tellusで干渉SARをやってみた（DEM編）
SARの有望な解析手法の一つである干渉SARを深堀していくシリーズ第三弾！いよいよ、標高モデルを使って地形縞の除去にチャレンジします。
地理空間情報を扱うなら知っておきたいPythonライブラリ、TileDB入門~LiDAR編~
本記事では、ドローンやスマートフォンにも搭載されており身近になりつつあるLiDARデータと、様々なデータを高速で処理できるTileDBの使い方について紹介します。
アメダスデータを使って気温予測や降雨状況の可視化をしてみた
今回はTellusで公開されているアメダスの１分値のデータを使って解析を行いました。具体的には、2017年7月5日から7月6日にかけて発生した平成29年7月九州北部豪雨におけるアメダス１分値データを対象にして以下の解析を行いました。
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……