地域課題解決に、衛星データはどう活かせる？コロナ禍で関心が高まる「シビックテック」の第一人者 Code for Japan 代表 関治之さんに聞く
「シビックテック」という言葉を知っていますか？シビック（civic＝市民）とテック（Tech＝テクノロジー）から作られた語で、市民自らが、技術を使って社会課題を解決しようという取り組みのことを指します。
GIS（地理空間情報システム）の基本～できること、活用事例、GISデータ、ソフト～
GIS(地理空間システム)について、できることや活用事例、ソフトウェアなど、使う際に必要な基本事項をまとめました。
沿岸漁業で衛星データ活用チャレンジ！ ~大分のサワラ流し網漁編~
2019年12月に宙畑に届いた大分の漁師さんの一通のメールからサワラ流し網漁にて衛星データ活用ができるのかの検証が始まりました。
【2020年11月の宇宙ビジネスニュースまとめ】企業の買収や協業が加速する宇宙ビジネス。SpaceXはStarlinkの実用化に向けたインターネットサービスのベータ版を公開。
本記事では、2020年11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。
ヤマップ流！ ユーザーの心をつかむデータを使った新機能リリースのコツ
国内No.1の登山プラットフォームとして膨大なデータを活用する企業・ヤマップ社に、データ活用のコツと衛星データ活用の可能性をインタビュー！
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。
雪崩危険箇所を衛星から取得した標高データと重ねて分析してみた
国土地理院が提供している標高タイルと、国土数値情報が提供する土砂災害・雪崩メッシュデータ、および雪崩危険箇所を組み合わせて、雪崩に対して注意が必要な場所について、地理情報を可視化して考察してみました。
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。
地理空間データを扱う前に知っておきたい地理空間データの心得
地理空間データは座標系やデータの種類、複数データの重ね方など、他のデータとは異なる点が多くあります。本記事では、そんな地理空間データの入門編として押さえて起きたいポイントをまとめました！
【コード・データ付き】学習済みモデルを利用して手軽にゴルフ場が写っているかを判定できる機械学習モデルを作成する
学習済みモデルを利用した転移学習で機械学習モデルを作成することで、手軽に画像識別予測を行うことができるます。ゴルフ場が写っているか写っていないかの分類を例にコードと合わせて解説します。
衛星データで遊園地の混雑予測！（Tellusコード付き）
本記事は「いつ空いてるの!? 無料衛星データでディズニーランドの混雑予想チャレンジ」の後編となります！ 前半ではディズニーの混雑予想をするための方法を列挙しました。今回は、そのうちの一つ、衛星画像から駐車場の混雑具合を観測するという手法で、実際にうまく観測できるかどうかを調べて見ました！
【ゼロからのTellus】2021年打ち上げ予定のALOS-3相当データを確認する(Tellus OS/開発環境)
本記事ではTellus OSで取得したALOS-3のデータ紹介と、開発環境でのAPIの利用方法を紹介しています。
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！
SAR画像を使って、構造物と自然物を識別する！四成分散乱分解
前回ご紹介した三成分のSARの偏波分析からさらに一歩踏み込んで四成分分解にチャレンジします！
【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と過去論文との比較
2019年に発表された「Deep learning in remote sensing applications: A meta-analysis and review」という論文について、2017年の同様の論文との比較と合わせて紹介します。
【2020年7月の宇宙ビジネスニュースまとめ】幕開けを迎えた、米中の「火星探査競争」
本記事では、2020年7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。
駐車場に使える場所を衛星データで自動検出。akippa、Ridge-i、さくらインターネットが取り組むサービス化の課題と改善点
8月4日のトークセッションでは、駐車場に使える場所を衛星データで効率的に見つけ出すアルゴリズムを開発するakippa、Ridge-i、さくらインターネットの取り組みが発表され、今後のサービス化の課題や今後の取り組みについてシャープの超解像技術も課題解決の例として取り上げながらディスカッションを行いました。
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。