衛星画像や航空写真を使った地上での撮影画像の位置推定「Cross-Viewによる位置推定」関連論文まとめ
スマートフォンなどで撮影された位置情報が付いていない画像を衛星画像や航空写真など視点が違う位置情報付きの画像をもとに撮影位置を推定する「Cross-Viewによる位置推定」に関連する論文をご紹介いたします。
JICAがカンボジアの田舎で水力発電！ 電気はどこまで届いた？衛星で見たらスゴいことになっていた
JICA評価部では海外で行なった支援の効果を測る「評価」の部分でも衛星データを活用しているんだとか。はたして評価部が取り入れている衛星活用のアイデアとは？
Amazonが新部門を立ち上げ宇宙事業に本格参入へ【週刊宇宙ビジネスニュース 6/29〜7/5】
一週間に起きた国内外の宇宙ビジネスニュースを厳選してお届けする連載「週刊宇宙ビジネスニュース」は毎週月曜日更新！
【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。
石油タンクの検出精度をUP！？GANを使って衛星データを水増ししてみた
この記事ではDCGANというGANの基本的な手法を使って石油タンクが写ってる衛星データの画像生成にチャレンジします。
20000人が寄せた衛星データのはてな、衛星データQ&Aまとめ
本記事ではTellusに寄せられるお問い合わせ、「7日でマスター！基礎から学ぶ衛星データ講座」の中で寄せられた質問、また、宙畑編集部が日頃よくいただく衛星データについての質問をまとめています。
明日の天気予測で何屋が儲かる？ POSデータ×衛星データへの期待
風が吹けば桶屋が儲かる。気温が上がればホットコーヒーが売れる。では、何度から売れ始めるの？
災害や環境変化を自社で察知！小型SAR衛星が変えるリスク管理の未来
2019年12月に初号機となる、小型SAR衛星「イザナギ」を打ち上げを成功させた、QPS研究所のCOO・市來氏に、経営者を志したきっかけから衛星ビジネスの可能性までを伺いました。
鬼、かっぱ……妖怪が現代日本でも暮らせるエリアを宇宙から探してみた（前編）
衛星データを使って妖怪の住処を探そうというプロジェクトが始動。まずは妖怪の専門家に妖怪が住みやすい条件を聞いてみました。
植物の分布から田畑の利用状況を推測する衛星データの利活用方法
Tellusでは、利便性（データのCOG化）と検索精度（APIのフォーマット統一）の向上を目指して、データ配信用APIの更新を行いました。それに伴い、今回は新しい配信用APIを利用してAVNIR-2のデータを取得する方法について、田畑の利用状況を推定する例を通してご紹介します。
【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。
衛星コンステレーションの実現に向け、また一歩！OneWebとSoftBankが業務提携！【週刊宇宙ビジネスニュース 7/22〜7/28】
一週間に起きた国内外の宇宙ビジネスニュースを厳選してお届けする連載「週刊宇宙ビジネスニュース」は毎週月曜日更新！
【ゼロからのTellusの使い方】Jupyter NotebookでAVNIR-2/ALOSの光学画像から緑地割合算出
TellusのAVNIR-2/ALOSを利用して、光学画像から緑地を切り出す方法をご紹介します。
人工衛星で見ごろがわかる？紅葉エリアを調べてみた
10月ももう後半。北海道はもう紅葉がかなり進んでいるようです。今回のやってみたシリーズは紅葉。見ごろなエリアはどこなのか人工衛星のデータから探せるでしょうか。
大気中の汚染物質の季節変化を衛星データで可視化してみた
COVID-19による経済停滞により、世界的に大気状態が改善された、という話題を2020年、耳にされた方も多かったと思います。本記事では、地上データを分析することで大気状態の変化傾向を掴むと共に、衛星データから取得できる大気情報を解析することで、大気状態を可視化する方法をご紹介します。
時間分解能と精度の課題を解消！ スカパーＪＳＡＴの研究から生まれる衛星データ利活用のブレークスルー
スカパーＪＳＡＴが新事業として新たに取り組む衛星データ利活用。その内容について、技術的にどのような点が新しいのか、詳しくお伺いしてきました！
世界と日本の森林2024：気候テックと自然史、衛星利活用の可能性
世界と日本の森林事情について、最新の情報をまとめ、今後の衛星データデータが活かせる可能性を探りました。
IBM と NASA の「Largest Geospatial AI」とは？ 複数衛星のデータ融合と衛星基盤モデルによる先端技術の利用とその Python実装
個別の学習なしで、様々な問題に柔軟に対応できる機械学習モデル「基盤モデル」と実装例を紹介します。