宙畑 Sorabatake

Githubありの記事一覧

解析ノートブック

衛星データから桜の開花検知によるお花見スポット探索の実装と3Dでの表現【MAXARの衛星データでやってみた】

商用最高級の衛星データを用いれば桜の検知はできるのか? コード含むその実践方法と3Dでの見え方シミュレーションを紹介します

機械学習

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。

機械学習

Sentinel-2を用いた雲検知モデルから被雲率を求める方法とその精度向上【学習済みモデル付き】【コード公開】

Sentinel-2のデータから雲を検知して、被雲率を求めるモデルの実装方法と精度を向上する方法を紹介します。本記事は学習済みモデルと合わせてGitHubでコードも公開しています。

機械学習

駐車場に停まっている車両の検知精度アップ? 衛星データによる車両の回転検知とその実装方法

高解像度だからこそできる車両検知の方法を、「矩形による検知」「回転を考慮した検知」の2つの手法で、Maxar衛星画像を例に紹介します。

機械学習

教師データがない時どうする? 衛星データを用いた浸水深予測の設計と実装手順【Githubでコードも紹介】

自然災害が激甚化しているなかで、これまで大きな被害がなかった場所にも実害が出始めています。衛星データを用いた浸水深の予測を教師データがない場所でも実施する方法をまとめました。コードとデータもまとめておりますので、ぜひお試しください

解析ノートブック

GitHubの使い方と宙畑のGitHubアカウント紹介~実際にコードも動かしてみよう~

IT業界では必須となっているGitHubの使い方と、衛星データ処理が公開されている宙畑のGitHubを紹介します。

解析ノートブック

解析実例とともに学ぶNDVI(正規化植生指標)の基本と扱う上での注意点【コード付き】

衛星データの解析で度々利用されるNDVI(正規化植生指標)について、実践形式でまとめてみました。衛星データをまずは触ってみたいという方はぜひご覧ください。githubも準備しています。

解析ノートブック

GDALのおすすめコマンド5選と使用例【地理空間処理のいろは】

衛星データを扱う上で欠かせない地理空間処理を行う上での便利なライブラリ「GDAL」について、よく使うコマンドと使用例を整理しました。