DeepLearning×SAR画像で王道の物体検出を実装!(アノテーションから学習、識別までの全工程を解説)
本稿ではSAR画像のアノテーションを行い、未学習のSAR画像を入力すると自動で物体検出(今回は橋)する識別機をDeep LearningのReal-Time Object Detection(高速処理)技術を用い実装していきます。
衛星データを利用して理想の移住先探しはできるのか!?理想高めなOLの日本全国移住先探しの旅【後編】
衛星データを利用して、自分が理想とする条件に当てはまった土地、家に住むことはできるのかを検証しました。
任意データの散布図作成！ オープンデータを用いてお好みの市町村を探す方法
人口データと標高データの散布図作成方法を紹介し、他にも市町村別にどのようなデータを確認できると興味深いのかといったアイデアを紹介します。
衛星データを利用して理想の家探しはできるのか!?理想高めなOLの日本全国移住先探しの旅【前編】
衛星データを利用して、自分が理想とする条件に当てはまった土地、家に住むことはできるのかを検証しました。
ついに登場！公式解析ツール「TelluSAR（てるーさー）」 APIの使い方を徹底解説！
Tellusマーケットの公式ツールとリリースした「TelluSAR（てるーさー）」このツールは、2時期の衛星画像を使って地盤の沈下や隆起が分かるツールです。本記事では特にAPIの方のツールの使い方について解説して行きたいと思います。
【コード付き】Tellusで干渉SARをやってみた（山編）
地盤沈下などが分かる干渉SARをフルスクラッチで実装します。今回は、山などの起伏のある地形でやってみたいと思います。
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！
神戸の夜景は何万ドル？衛星データを使って実際に計算してみた
「100万ドルの夜景」の元となったと言われる神戸の夜景。実際にいくらなのか衛星データで計算してみました！
衛星データを72時間で学ぶ！カリキュラムの実例紹介
本記事では、沼津高専で実施した、Tellusと宙畑を用いた授業カリキュラム及びその成果についてご紹介します。 学生が実際に受講し、最終成果物を発表した72時間で構成される講義の流れをそのまま掲載しますので、本記事に沿って学習することで、Pythonを扱ったことがない、もしくは初学者な方であっても、Pythonによる簡単な衛星画像処理をご自身でできるようになるでしょう。
Tellus OSのエディタβ版で市町村別の人口密度を可視化！ 自分だけの日本地図の作り方紹介
Tellus OSのエディタβ版を用いて市町村の人口密度を5段階に分けて色付けしてみました。
【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！
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！
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。
Tellus開発メンバーが語るリニューアルまでの1年間。カスタマー視点のポイントとは
2019年2月にVer.1.0をオープンし、2020年2月Ver.2.0にリニューアルするまでの1年間、開発メンバーが進めてきたカスタマー視点での改善とはどのような内容だったのか、Tellus Ver.2.0に込められたポイントについて、UI/UX改善の代表的企業のGoodpatchともに語りあかしていきます。
「しきさい」（GCOM-C）のNDVI(正規化植生指数)データをTellusOSで公開開始！
2020年5月28日にTellus OSに新しく追加された「しきさい」（GCOM-C）のNDVI(正規化植生指数)データについて、その概要と使い方をご紹介します。
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。
「しきさい」（GCOM-C）の地表面温度データをTellus上にて公開開始！
2020年3月26日（木）のアップデートによって、Tellus上でGCOM-C（しきさい）の「地表面温度」のデータを見ることができるようになりました。本記事では、Tellus OS上でGCOM-Cの地表面温度の概要と、データの見方についてご紹介します。