宙畑 Sorabatake

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Sentinelの記事一覧

解析ノートブック

【コード付き】Sentinelの衛星データをAPI経由で取得してみた

Tellusにある衛星データとSentinelの衛星データを組み合わせた高度な解析を行いたい。そのファーストステップとして、まずはTellusの開発環境からSentinelの衛星データをAPI経由で取得してみました。
機械学習

SAR画像から光学画像への変換をpix2pixで実装して、作った生成器で別のSAR画像を分析してみた

画像生成アルゴリズムとして近年話題に上がることの多いGANを用いて、直感的に分かりにくいSAR画像を光学画像に変換することにチャレンジしてみました。
機械学習

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。
ビジネス事例

「結果が出なかった時期も、駄目だなとは全然思わなかった。」海外のトマト栽培を変えるカゴメxNECの新規事業に迫る！

カゴメ×NECで進める、トマト営農への衛星データの適用について、その道のりから詳しくお伺いしました！
ビジネス事例

災害時の衛星画像はどこを見に行けばいい？災害時の衛星画像や解析結果を共有する取り組みを紹介！

災害時によく見かける衛星データ。自分でも見てみたい場合はどこから入手できるの？災害時の衛星データに大切なことって？宙畑でもよく聞かれる素朴な疑問を詳しくまとめました。
ビジネス事例

衛星データ活用事例別、ニーズを実現するために必要な衛星スペックと解析技術

衛星データの活用事例に興味があるのだけれど、この事例って実際にどの衛星データを使っているの？ その疑問を解消するための情報を整理しました。
ビジネス事例

「こんなことできたらいいな」に取り組んでいる人がいた！ 神戸市が取り組む農地管理の最先端

農地管理への衛星データ活用に取り組むサグリ株式会社と、サグリ社と二人三脚で実証に取り組む神戸市に、耕作放棄地ってそもそも何が問題なの？というところから、衛星データ活用の有用性を聞きました。

解析ノートブック

【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。
ビジネス事例

「赤字になるから伐採できない…」期待と課題が混在する山林管理の今とこれから

山林保有者の負担や風倒木による被害を軽減できないかと、合同会社てんもくは、衛星データを活用したソリューション開発に乗り出しました。CEOの井村多加志さんに、森林問題の現状や同社の取り組みを聞きました。
解析ノートブック

【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。
宇宙ビジネス

宇宙から物流を可視化するビジネスコンペ！NEDO Supply Chain Data Challenge募集開始

2022年3月18日に発表された、衛星データを使った新しいビジネスコンペについて、詳しく掘り下げます！
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。
ニュース

【2023年の仕事始めはこの記事から】PESTで振り返る2022年の宇宙ビジネスニュースまとめ

2022年、宇宙ビジネス業界で起きたニュースをPEST形式でまとめました。
解析ノートブック

国際貿易海上航路上の環境インパクト評価 ～スエズ運河座礁事故が鳴らす警鐘と今後の展望～

2021年3月に起きたスエズ運河封鎖事故。この事故は船舶の通行止めならず、様々な分野において影響がありました。本記事では、船舶停泊による大気への影響があったのではないか？という仮説の下、衛星による大気観測データとAISデータ（船舶の位置情報）を用いてその妥当性を検証してみました。
衛星データ

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！
ビジネス事例

全球変化検出サービス「GRASP EARTH」とは？

株式会社Ridge-iでは、衛星画像を用いて全球で変化検知ができるサービス（GRASP EARTH）を開発いたしました。本記事では、GRASP EARTHを使用してCOVID-19が街・都市に与えた影響を直感的に分かりやすく視覚化したいと思います。
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。
解析ノートブック

京都と似ている街は？熊本城近辺と似ている場所は？ 宇宙から見た街の近似度チェック！

宇宙から見て似ている街探しを3つのテーマで実施してみました。宇宙から見て、似ている街探しができることでどのような応用ができるかも記事の中で紹介しています。