山の天気が変わりやすい理由について、AMeDASと衛星データを用いて確認してみた
山の天気が変わりやすいと聞いたことはあるけれど、なぜ？ 通説について、AMeDASのデータを用いて考察してみました。
2つの時点の差分を衛星データから抽出チャレンジ~ABEJA社による差分抽出アルゴリズム~
ABEJA社に、衛星データの差分抽出アルゴリズムの用途やプロジェクトの裏側、将来の展望を伺いました！
論文解説：リモートセンシングにおける深層学習のトレンド
「リモセンと深層学習の課題とトレンド」を知る上で、よくまとまっている2017年の論文"Deep learning in remote sensing: A comprehensive review and list of resources."がありましたので、この論文の解説をします。
欧州に学ぶ！衛星データ利用事例まとめ～農業・輸送・物流・インフラ・旅行～
衛星データ利用が進む欧州では、続々と衛星データ利用事例が生まれています。 そこで、宙畑では欧州の利用事例を徹底調査しました！
3つのケースで考える衛星データビジネスと法実務~実践編~
衛星リモートセンシングを用いた衛星データビジネスについて、どのような法的問題があるのか、3つのケースと合わせて紹介します。
【2020年5月の宇宙ビジネスニュースまとめ】SpaceXが有人宇宙飛行に成功。宇宙開発の歴史に新たな1ページ
本記事では、2020年5月に起きた宇宙ビジネスニュースをまとめてお届けします。
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。
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。
【2020年4月の宇宙ビジネスニュースまとめ】コロナショックに負けない、世界の宇宙開発
本記事では、2020年4月に起きた宇宙ビジネスニュースをまとめてお届けします。
ラグビー日本代表大躍進の影の立役者!? 衛星データがスポーツをこんなに変えた！
2019年のワールドカップで、世界の強豪国と熱戦を繰り広げたラグビー日本代表チーム。その強さの裏には、衛星データを駆使した画期的な分析やトレーニングがありました。
シャープ独自開発の深層学習モデルによる衛星画像の超解像処理
超解像とは、元々の画像の解像度を擬似的に上げる技術のことです。機械学習分野における超解像は注目分野のうちの一つですが、衛星画像に超解像を適用するとどうなるのか、その技術や将来性について、シャープ株式会社研究開発事業本部 通信・映像技術研究所 第三研究室 課長・猪飼知宏さん、研究員・佐々木瑛一さんに伺ってきました。
超解像×衛星画像でできること。関連論文の紹介とTellusでやるには
衛星画像を超解像することでどのようなことができるようになるのか、論文も合わせてご紹介。Tellusでの衛星画像の超解像方法についても解説するので、ぜひチャレンジをしてみてください！
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。
【2020年3月の宇宙ビジネスニュースまとめ】宇宙ビジネスに忍び寄る”コロナショック”のインパクト
本記事では、2020年3月に起きた宇宙ビジネスニュースをまとめてお届けします。
オンラインツールを使ってリモートで衛星データ利活用アイデア創出～実践編～
本記事では、無料のツールを使いながらオンラインで衛星データ利活用のアイデア出しを試みました。アイデア出しの具体的な手順と、アイデア出しした結果も紹介していますので、読者の皆さまもぜひ試してみてください。
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。
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。