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さくらインターネットは5月22日、人工衛星が取得したデータを使って機械学習やプログラミングの基礎が学べるeラーニング教材を無償公開すると発表した。在宅によるオンライン学習をサポートしたい考え。 提供するのは、動画で衛星データやプログラミングの基礎知識、データの解析手順などを学べる「Tellus Trainer」と、Pythonを使って簡単な画像処理や衛星画像の加工などを学べる「Tellus×TechAcademy 初心者向け Tellus 学習コース」。衛星データをクラウド上で分析できる同社のサービス「Tellus」の利用を想定している。 関連記事 さくら、衛星データ基盤「Tellus」に「つばめ」の撮影画像を追加 新宿エリアを定点観測 さくらインターネットが、JAXAの人工衛星「つばめ」が撮影した画像を「Tellus」に追加。新宿エリアを4月2日～5月10日の午後4時半ごろに毎日撮影した
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ウクライナが日本に人工衛星データの提供を求めていることが分かった。高精度の画像を集め、ロシア軍の動向の把握に活用する狙いがあるとみられる。日本は悪天候でも地表の鮮明な情報を取得できる「合成開口レーダー（SAR）」を搭載した衛星を官民それぞれで運用している。提供の可否はウクライナの情勢を見極めた上で政治判断する。民間の衛星画像の適切な取り扱いは衛星リモートセンシング法が定めている。「テロリストに
愛知県豊田市は2020年9月から21年4月にかけて、衛星データをAIで解析するシステムを活用した水道管の漏水調査を行った。市内の556区域を調査したところ、154区域の259カ所で漏水を発見。従来の調査方法だと約5年かかる作業を7カ月程度で完了できたという。システムを提供したイスラエルのITベンチャー・Utilisの代理店であるジャパン・トゥエンティワン（愛知県豊橋市）が6月16日に発表した。 調査では、まず人工衛星から地下1～2mまで届くマイクロ波を照射し、対象地域の画像データを取得。次に反射されたマイクロ波の特徴と、取得した画像をUtilisが独自開発したAIで分析し、半径100mの範囲で漏水のある場所を特定。最後に水道管の敷設データと照合して人間が現地調査した。水道水とそうでない水はマイクロ波の反射の仕方が異なることを利用した手法という。 愛知県豊田市ではこれまで、担当職員の目視や異
2022年12月19日紙版発売 2022年12月15日電子版発売 田中康平，田村賢哉，玉置慎吾 著，宮﨑浩之 監修 B5変形判／352ページ 定価3,520円（本体3,200円＋税10%） ISBN 978-4-297-13232-3 Gihyo Direct Amazon 楽天ブックス ヨドバシ.com 電子版 Gihyo Digital Publishing Amazon Kindle ブックライブ 楽天kobo honto 本書のサポートページサンプルファイルのダウンロードや正誤表など この本の概要 本書籍は，Pythonによる衛星データ解析に興味がある初学者に向けた入門書となっています。学校の情報の授業等で利用する際の副教材になることを意識し，衛星データだけでなくデータサイエンスの基礎的な内容も含めました。学校で地球環境やご自身が住んでいる地域がどのように変化しているか調べたい方は
読者の皆さんは「人工衛星データ」と聞いたとき、何を思い浮かべるだろうか。多くの人は「最先端」「いろんな事ができそう」というイメージを持ちつつも、「自分では利用できない」「敷居が高い」「専門家だけのもの」という感想を持つことだろう。メディアなどで人工衛星データの活用事例などを見かけることはあっても、自分自身で利用してみようという気にはならないかもしれない。 実は、そんなイメージに反して、現在では誰もが手元のパソコンで人工衛星データを簡単に利用できるようになっている。その原動力は、各種衛星データのオープン化と、衛星データ利用ツールの登場である。 例えば日本では、「Tellus（テルース）」というツールが経済産業省の「政府衛星データのオープン&フリー化及びデータ利活用環境整備・データ利用促進事業」の取り組みとして2019年より提供されている。また米Google（グーグル）はバーチャル地球儀システ
QGISとは？ QGISは、地理情報システム（GIS）のためのオープンソースソフトウェアで、地理データの閲覧、編集、分析を行うことができます。QGISは多くのプラットフォーム（Windows、MacOS、Linux）に対応しており、商用GISソフトウェアと比較しても多機能でありながら無料で利用することができます。 主な特徴としては以下があげられます。 多機能かつ柔軟性が高い: QGISは、地理データのインポート・エクスポート、地図作成、空間解析など、多くのGISタスクを実行することができます。 オープンソース: ソースコードが公開されているため、コミュニティの支援を受けつつ進化しています。また、カスタマイズや拡張が容易です。 豊富なプラグイン: サードパーティによって開発されたプラグインが多数あり、特定の機能を追加することができます。 GEEプラグインについて 今回紹介するGEEプラグイン
地理空間情報を扱う上で知っておきたいPythonライブラリ、GeoPandas入門~応用編・衛星データと組み合わせ~ | 宙畑
地理空間情報を扱う上で知っておきたいPythonライブラリ、GeoPandas入門~応用編・衛星データと組み合わせ~ 地理空間情報を解析する上で有用なPythonライブラリGeoPandas。後編では、衛星データとシェープファイルを組み合わせて解析することで、テーブルデータを作成することにチャレンジします。筆ポリゴンを任意の大きさのベクターデータで切り取り、切り取ったデータを用いて、衛星データをその範囲で取得し、NDVIの推移を求めます。 前編ではシェープファイルのような地図に重ねることのできる幾何的な情報を含んだデータと、単なるテーブルデータ（ただし、そのシェープファイルと同様のデータを含む場合。例えば都道府県の名称）を重ねて、作成したデータを描画するということを学びました。 後編となる本記事では、シェープファイルと同様に幾何的なデータを含みつつ、ラスターデータとして扱われているもの（代
完全に『マトリックス』。衛星データからバーチャル空間に｢世界｣を自動生成するAIができた2021.06.03 16:0041,896 岡本玄介 ネオやモーフィアスのいた仮想空間が、マジで現実のものに。 日本の株式会社スペースデータが、人工衛星で撮影した膨大な地上観測データをAIに学習させ、3DCG技術でバーチャル世界に地球を複製するアルゴリズムを開発しています。 このAIは、地上の静止画像と標高データから、構造物を自動で検出・分類・構造化し、石や鉄や植物、それにガラスなどの材質も自動で再現することが可能という凄いもの。しかも！ 誰でも無料で使えるよう配布されるのだそうです。 衛星データからバーチャル空間に世界を自動生成するAIを作ってみた（動画は東京の一部地域の再現）。これからAIに全世界の3Dモデルを作らせて、誰でも無料で使えるように配布していく。非営利での研究になるけど、マトリックスや
衛星データ、どこかで勉強したいと思っているけれど、結局始められてないなぁというそこのあなた！この機会に宙畑と一緒に衛星データを学びましょう 宙畑では、日々衛星データに関する情報をお届けしています。 本記事では、今までご紹介をした内容を整理し、どのように衛星データを学んで行くのが良いのか、お伝えしたいと思います！ 今、衛星データ学習がおすすめな2つの理由 そもそも、なぜ今、衛星データを学ぶことがおすすめなのか、その理由は2つあります。 衛星データ市場は今後伸びていく市場 Credit : EuroConsult Source : http://www.euroconsult-ec.com/research/satellite-value-chain-2018-extract.pdf 実際に世界全体で使われている衛星データ（画像を含む）とデータを利用したサービスの市場規模は、衛星データそのもの
土地被覆分類とは？ 衛星画像や航空写真などのリモートセンシングデータを分析し、地表のさまざまなカバータイプ（例えば、森林、農地、水域、都市地域など）を識別するプロセスです。土地被覆分類は地球環境のモニタリング、土地利用計画、生態系の管理、気候変動の研究など、多くの応用分野で利用されます。 以前の記事で利用した環境省生物多様性センターの植生図をはじめ、国土地理院の地理院地図、産総研のシームレス地質図などが作成され公開されています。 GEEには土地被覆分類を行うためのオブジェクトとしてee.Classifierというものが用意されています。これを利用することで機械学習を利用した土地被覆分類を行うことができます。 ee.Classifierが対応している主要な機械学習モデルは以下の通りです。 決定木(Decision Tree)：条件分岐によってグループに分けられる木の構造をしたものです。回帰に
はじめに 〜衛星データとは〜 人工衛星データとは、人工衛星を利用した“リモートセンシング”によって取得されたデータを指します。 これまで人工衛星データは専門ツールや大容量データ処理基盤が必要なため、利用できる組織は大学機関や一部の専門機関が限られていましたが、昨今のオープンソース・ライブラリの普及やデータ処理基盤のクラウド利用により、一般組織でも気軽に人工衛星データを扱える外部環境が整ってきました。 衛星データを利用することで、これまで取得することができなかった様々な場所・時間・対象の状態をビッグデータで解析することが期待できます。 そこで本記事では、どの様にデータを扱うのかを、衛星データ解析の専門ツールを利用せず（最も身近なツールの一つであるpythonを利用）、誰でも気軽に試すために無償で利用方法を紹介していきたいと思います。 また、今回はビジネスや社会実装に利用イメージが沸きやすい衛
衛星データで分析 東京・調布の道路陥没事故
外環道は、都心から半径15キロメートルを環状に結ぶ幹線道路。東京都練馬区大泉から埼玉県を経て、千葉県市川市へつながる。完成すれば関越道、中央道、東名高速道が結ばれる計画で、都心部の渋滞緩和が期待される。 外環道の工事は「大深度」で進んでいた。大深度は地下40メートルより深い場所など一般的に利用されない深い地下だ。道路や鉄道など公益の事業は地上の地権者との用地交渉や補償をしなくても国土交通省または都道府県の認可を受けて使用できる。 限られた地下のスペースを有効活用する目的で2001年に首都圏、近畿圏、中部圏の３大都市圏に限って特別措置法が施行された。国土交通省関東地方整備局と東日本高速道路、中日本高速道路は「安全対策を十分に実施することで、地表面の安全が損なわれる事象は生じないと考えられる」と説明していた。 現場の地下40メートルでは関越自動車道と東名高速道をつなぐトンネル工事が行われていた
宇宙ベンチャーのスペースデータ（東京都新宿区）は10月13日、衛星データと3DCGを使い、現実空間をバーチャル空間として自動生成するAIを開発。アメリカ合衆国のニューヨーク市マンハッタン地区をバーチャル空間として再現したと発表した。 同社ではこれまで日本の都市部を中心にバーチャル空間を生成してきたが、今回の実験で日本以外のエリアにも対応した。今後、AIが生成したさまざまな地域の3Dモデルを無償で提供する予定。 Google Earthなど従来の3D地球儀は、衛星写真や航空写真を3Dモデルに貼り付けた形が一般的であり、俯瞰で地上を再現することに向いていた一方で、人間が歩く一人称視点では写真の解像度が足りず劣化してしまい、VRやゲーム、映像制作、自動運転など高度なビジュアルが求められる領域では活用が進んでいなかったという。 同社が開発した技術は、一人称視点での3Dモデルの生成を得意としている。
今回はスサノオを主祭神とする神社の中から東京に多く存在する「氷川神社」系列の神社、神仏習合の性質が強い「八坂神社」にしぼり、衛星データプラットフォーム「Tellus」を活用してわかる範囲で調査してみました。宇宙から神社を見るってなんだかすごい！ 私たちの生活にひっそりと佇む神社。その神社には、それぞれ異なる神様が御祭神として祀られています。例えば全国に約4万社余りあるとされる（宇佐神宮HPより）「八幡神社」は、国家安泰・家内安全などさまざまなご神徳を発揮する八幡大神（応神天皇）が祀られ、毎年正月に年男を決める行事でおなじみの兵庫県「西宮神社」では商売の神様である「えびす大神」が祀られています。ひとえに神社といえど、それぞれ異なる御祭神が祀られ、人々に信仰されているのです。 申し遅れました。神社や御朱印が好きでだいたい年間100社以上参拝（コロナ禍の2020年は除く）しているライターの井口エ
史上最大級の米竜巻 衛星データが示す爪痕
米国の中西部や南部を襲った竜巻は、各地で多くの犠牲者を出し、深い爪痕を残した。人工衛星から見た被害状況や雲の動きをもとに、バイデン大統領が「史上最大級」と表現した竜巻がどれほどの猛威をふるったのか、データから探った。
ロシアに天然ガスを依存する欧州が米国や中東からの代替調達に動いている。日本経済新聞社が船舶の位置を捕捉する衛星データを分析したところ、欧州海域では液化天然ガス（LNG）の運搬船が7割増えた。天然ガスの多くはロシアから陸路で輸入しており、ウクライナ問題で止まることを懸念しているためだ。過去最低水準にある天然ガスの在庫の減少を止め、どれだけ増やせるかは欧州のロシア戦略を左右する。衛星データを分析し
宇宙ベンチャーのスペースデータ（東京都新宿区）は5月31日、人工衛星で取得した画像データを基に、街並みを3DCGで再現するAIを発表した。鉄やガラスなど建物の質感も再現でき、ゲームや映像制作に活用できるという。同社は今後、このAIを使って生成した街の3Dモデルを順次無料で公開するとしてる。 人工衛星で撮影した地上の静止画と標高データを基に地上の構造物を機械学習で検出。建物の種類や形状、広さ、高さ、色、材質などを分類した後、これらのデータを反映した3DモデルをAIで自動生成する仕組み。 AIのアルゴリズムは同社が独自に開発した。建物の形だけでなく、石、鉄、植物、ガラスなど、構造物の質感や見た目も自動で再現する他、近くで見ても解像度が劣化しない3Dモデルを生成できるという。看板や広告の画像を削除した上で3Dモデルを作れる機能も搭載しており、生成したモデルが肖像権や著作権を侵害する可能性も低いと
【上ノ国】檜山管内上ノ国町は、人工衛星のデータを活用して、老朽化した町内の水道管（総延長８５キロ）の漏水箇所を把握する調査を始めた。調査は国外の企業に委託。従来の方法に比べて調査期間が大幅に短縮でき...
スペースデータ、衛星データからバーチャル空間に世界を自動生成するAIを開発。誰でも使える地球のデジタルツインとして無償公開も予定
スペースデータ、衛星データからバーチャル空間に世界を自動生成するAIを開発。誰でも使える地球のデジタルツインとして無償公開も予定 人工衛星とAIと3DCGの技術を活用して世界的な「デジタルツイン」の普及を促進 株式会社スペースデータ（所在地：東京都新宿区、代表：佐藤航陽）は、衛星データと3DCGを活用してバーチャル空間に世界を自動生成するAIを実験的に開発しました。今後は誰でも無料で使える地球のデジタルツインとしてAIが自動生成した3Dモデルを無償で公開していく予定です。 「宇宙 × データ」をテーマとした研究開発を行う宇宙スタートアップである株式会社スペースデータは、衛星データと3DCG技術を活用してバーチャル空間にもう1つの世界を自動生成するAIを実験的に開発しました。人工衛星から取得できる地上の静止画像と標高データ（DEM・DSM）に機械学習を行い、地上の構造物を自動で検出・分類・
ブラジルのアマゾン、伐採面積が大幅に増加 人工衛星データ
伐採された熱帯雨林アマゾンの森林。ブラジル・マトグロソ州コルニザで（2019年8月29日撮影、資料写真）。(c)Mayke TOSCANO / Mato Grosso State Communication Department / AFP 【12月15日 AFP】ブラジルの熱帯雨林アマゾン（Amazon）で今年11月に伐採された森林の面積は、前年同月比104％増の563平方キロだったことが、ブラジル国立宇宙研究所（INPE）が14日に発表したデータで明らかになった。11月の伐採面積としては2015年以降で最も広かった。11月は雨期に当たり、通常は伐採のペースが落ちることを考えると相当な増加だと言える。 人工衛星を用いたリアルタイム監視システム「DETER」のデータによると、今年1～11月の伐採面積は、前年同期の4878.7平方キロの2倍近い8974.3平方キロだった。この期間は、アマゾン
国土地理院が衛星「だいち2号」の観測データを分析した画像。断層に沿って横ずれの地殻変動が生じた。下の赤い星がM7・8の地震の震源、上の水色の星はM7・5の地震の震源＝国土地理院提供 トルコ南部を震源とする大地震について、国土地理院は9日、断層を境に地表面で4メートル程度の横ずれが生じたとみられるとの分析結果を公表した。宇宙航空研究開発機構（JAXA）の地球観測衛星「だいち2号」のデータを分析した。6日に発生した2回の大地震で、断層帯を境に大地がずれ動いた様子がはっきりと確認できる。 【写真特集】懸命に続く救助活動 しかし… この大地震では、東アナトリア断層帯でマグニチュード（M）7・8、北側の別の断層帯付近でM7・5の地震が続けて起きた。地理院によると、M7・5の地震の震源付近では断層の北側で西に約2メートル、南側で東に約2メートルずれ、計約4メートルの地殻変動があった。M7・8の地震では
衛星データから地球のデジタルツインを自動生成するAI開発のスペースデータ社、シードラウンドで総額14.2億円の資金調達を実施
衛星データから地球のデジタルツインを自動生成するAI開発のスペースデータ社、シードラウンドで総額14.2億円の資金調達を実施〜VR・ゲーム・映像・自動運転などの各種産業で急拡大するメタバースの需要に対応〜 「テクノロジーで新しい宇宙を作る」をビジョンに掲げる株式会社スペースデータ（住所：東京都新宿区、代表：佐藤航陽）は、シードラウンドとして複数の投資家から総額14.2億円の資金調達を完了したことをご報告いたします。外部からの増資による資金調達は今回が初となります。 本ラウンドの投資家としては、Spiral Capital、宇宙フロンティアファンド（運用者：スパークス・イノベーション・フォー・フューチャー株式会社）、KDDI Open Innovation Fund3号、GREE Ventures、平尾丈氏、富島寛氏、THE CREATIVE FUND、Headline Asia、前澤友作氏
プロジェクトの概要衛星データと3DCG技術を活用してバーチャル空間に「もう1つの世界」を自動生成するAIを開発しています。人工衛星から取得できる地上の静止画像と標高データに機械学習を行い、地上の構造物を自動で検出・分類・構造化した上で、AIに地上の3Dモデルを自動生成させ、3DCG技術によって石・鉄・植物・ガラスなどの細かな材質も自動的に再現。これらを一つのシステムとして統合することで実現しています。下記の動画は東京都内の一部の地域をAIに再現させたものです。 Google Earthに代表される従来の3D地球儀は衛星写真や航空写真を3Dモデルに貼り付けた形で提供されることが一般的でしたが、俯瞰的な視点での地上を再現するには向く一方で、人間が歩く一人称視点では写真の解像度が足りず劣化してしまい、VR・ゲーム・映像制作・自動運転など高度なビジュアルが求められる領域では活用が進んでいませんでし
衛星データを用いた船舶検出アルゴリズムコンペ「Tellus Satellite Challenge」の上位3名の解析手法をご紹介します。 (1)「Tellus Satellite Challenge」とは~企画の狙い~ 「Tellus」は日本政府が掲げる「宇宙産業ビジョン2030」で述べられている「2030年代早期に宇宙産業全体の市場規模の倍増する」という目標達成に向けて、衛星データの産業利用を目的とした衛星データプラットフォーム事業。 Tellus事業の一環として、衛星データの利活用事例を可視化し、優秀なデータサイエンティストの発掘、衛星データの周知・啓蒙等を行うことで「Tellus」の利活用促進を目的としたデータ分析コンテストが「Tellus Satellite Challenge」です。 初回のチャレンジは2018年の10月に開催され、テーマは「SARデータを用いた熊本地震における土
ウクライナ、日本に衛星データ要請 : 痛いニュース(ﾉ∀`)
ウクライナ、日本に衛星データ要請 1 名前：どどん ★：2022/03/17(木) 18:28:56.95 ID:orWEN2jZ9 ウクライナが日本に人工衛星データの提供を求めていることが分かった。高精度の画像を集め、ロシア軍の動向の把握に活用する狙いがあるとみられる。日本は悪天候でも地表の鮮明な情報を取得できる「合成開口レーダー（SAR）」を搭載した衛星を官民それぞれで運用している。提供の可否はウクライナの情勢を見極めた上で政治判断する。 民間の衛星画像の適切な取り扱いは衛星リモートセンシング法が定めている。 https://www.nikkei.com/article/DGXZQOUA16AXP0W2A310C2000000/ 2: ニューノーマルの名無しさん 2022/03/17(木) 18:29:22.69 ID:GmZ/IqJ00 何様なん 4: ニューノーマルの名無しさん 2
本記事では、無料のツールを使いながらオンラインで衛星データ利活用のアイデア出しを試みました。アイデア出しの具体的な手順と、アイデア出しした結果も紹介していますので、読者の皆さまもぜひ試してみてください。 過去に慶應義塾大学の白坂先生にインタビューした「衛星データをビジネスに活かす鍵は「専門家バイアス」の打破」という記事では、衛星データをビジネスに利活用するアイデアの思考法についてお聞きしました。 今回は白坂先生の研究室で研究されている思考法の具体的な手順を教えていただき、その思考法に沿って宙畑編集部でアイデア出しを行った結果をご紹介します。 対面でアイデア出しするのが通常ですが、アイデア出しで重要なのは多様性。前回のインタビューでも、「様々な分野の専門家やバックグラウンドの人が参加することで多様性が生まれ、認知バイアスを打破し、良いアイデアが創出しやすくなる」という言葉がありました。様々な
軽石漂流 衛星データとSNSで追う
8月13日に噴火した小笠原諸島の海底火山、福徳岡ノ場から発生した大量の軽石は、九州・沖縄を中心に大きな被害をもたらしたのち、海流に乗って沖縄県の宮古島や東京都の伊豆諸島まで到達した。黒潮によって本州に近づく可能性もあり、大都市圏に大量に漂着すれば工業生産や流通にも大きな影響が及びかねない。軽石のこれまでの漂流の軌跡と今後の到達予測について、研究機関の衛星画像分析データやSNS情報を使って追跡する。 ①海洋研究開発機構（JAMSTEC）が公表している福徳岡ノ場からの軽石の漂流予測、②JAXA（宇宙航空研究開発機構）およびオーストラリア・タスマニア大学の池上郁彦氏がそれぞれ衛星画像を解析して特定した実際の軽石浮遊範囲、③SNSや公的機関の発表などで軽石の漂着・浮遊が確認された地点の3つのデータを重ね合わせた。①の予測データについては、11月末までは10月28日の発表分、12月3〜6日は11月2
まず初めに 今回初機械学習コンペに参加したので、一応自分のやったことをまとめる意味を込めてこの記事を書いています。コンペ初参加でした。内容については、公式サイトにてログインせず見ることが出来る範囲に留めます。 結果 先に結果だけ書いておきます。23位/115人中でした。ブロンズメダルでした。(上位ぴったり20％なんですが、LB上のベンチマークは含まないらしいです。少し期待した故に残念でした。) 今回の参加目的など 実際に手を動かして機械学習のタスクに取り組む ある程度基礎的な学習をしてから次のステップアップにつなげたい 院生の先輩にやってみない？と誘われた SIGNATEとは 公式サイトのWhat's SIGNATE(動画)によると 社会や企業におけるAI開発、ビッグデータのソリューションをオープ ンイノベーションで解決するプラットフォーム まとめると AIやビッグデータに関わる様々な企業
衛星データ解析を簡単に早く実行したいと思ったことはありませんか。 Elixirというプログラミング言語は並列計算が得意であり、大規模なデータ解析に向いているとされています。そのため、衛星データ解析への利用が期待されています。 しかし、Pythonと比較するとライブラリがあまり充実していないため敷居が高くなっています。そのため、本記事ではElixirの環境構築と衛星データからRGB画像の生成までを紹介します。
さくらインターネットは10月26日、人工衛星が取得したデータをクラウド上で分析できる衛星データ基盤「Tellus」を「Ver.3.0」にアップデートしたと発表した。新機能として衛星データを売買機能を追加する。同社の田中邦裕代表は、「ネット業界のビジネススキームを宇宙産業でも実現したい」と意気込みを話す。 Tellusは、さくらインターネットが経済産業省の受託事業として、開発・運用に取り組む衛星データ基盤。衛星データやそれを扱うツールの他、気象／人流などの地上データを順次搭載している。2019年2月から提供を始めており、26日時点でサービス登録者数は2万4000人を超える。 Ver.3.0では、追加機能の「Tellus Satellite Data Traveler」により、ユーザーは衛星のセンサーの種類や時刻、面積単位で特定の地域を指定して検索することで、データの購入／保存ができるようにな
シェープファイルから衛星データを収集してみる シェープファイルから緯度経度を抽出する 前回の記事でも紹介しましたが、シェープファイルは図形情報と属性情報を持っています。この属性情報には座標系が含まれています。この座標系が緯度・経度を示す地理座標系の場合、そのまま衛星データの収集に利用することができます。 それでは、pythonでシェープファイルから衛星データを収集するプログラムをコーディングしてみます。以下に実装例を示します。 利用するデータ 前回の記事で作成したアカマツの植生データが入ったcsvファイルvegetation.csvを利用します。csvファイルは以下のディレクトリに格納します。 from functools import reduce import ee import geopandas as gpd import matplotlib.pyplot as plt impo
衛星データ解析や数値予測手法など さくらインターネットがeラーニング講座を無償提供：衛星データプラットフォーム「Tellus」を活用 さくらインターネットは、プログラミングと機械学習の基礎について学習できるeラーニング講座を無償提供する。衛星データやプログラミングの基礎知識、衛星データの解析手順、分析の実践、Pythonによる画像処理や衛星画像の加工、数値予測手法などを学習できる。
衛星データを使って魚が釣れる漁場を見つけたい宙畑編集部。これまで2回にわたって、衛星データの基礎知識と解析の1歩手前までを記事化いたしました。今回はいよいよ釣れるスポットを探す解析編です。 元村さんに協力いただき、衛星データを使って魚が釣れる漁場を見つけたい宙畑編集部。これまで2回にわたって、衛星データの基礎知識と解析の1歩手前までを記事化いたしました。 ※詳細は「衛星データで漁場を探して、実際に釣りに行ってみようvol.1 ~データ確認編~」「衛星データで漁場を探して、実際に釣りに行ってみようvol.2 ~データ取得編~」を参照 今回は前回取得した衛星GCOM-C海面水温データから、本気で釣りにいくつもりで漁場っぽい場所を実際に探してもらいました。 1. おさらい そもそも水温と漁場の関係はどのような関係だったか振り返ってみます。 第一弾の記事でお伝えした通り、海洋研究開発機構(JAMS
土地被覆分類とは？ 衛星画像や航空写真などのリモートセンシングデータを分析し、地表のさまざまなカバータイプ（例えば、森林、農地、水域、都市地域など）を識別するプロセスです。土地被覆分類は地球環境のモニタリング、土地利用計画、生態系の管理、気候変動の研究など、多くの応用分野で利用されます。 以前の記事で利用した環境省生物多様性センターの植生図をはじめ、国土地理院の地理院地図、産総研のシームレス地質図などが作成され公開されています。 GEEには土地被覆分類を行うためのオブジェクトとして**ee.Classifier**というものが用意されています。これを利用することで機械学習を利用した土地被覆分類を行うことができます。 今回は、CARTを利用して、ローカルな土地被覆分類を行ってみます。 CARTとは？ CART（Classification And Regression Trees）は、教師あ
本記事では、ChatGPTのプラグインであるCode Interpreterについて説明します。 Code Interpreterはコーディングやデータ分析、あるいは自身が作成したプログラムのリファクタリングなどが簡単に行えるツールです。 プログラミングに不慣れな方や始めたばかりの方でも、ChatGPTのテキストチャット形式でプログラムの作成と実行が行えるようになります。 Code Interpreterとは？ Code Interpreterは、OpenAIによって開発されたChatGPTの公式プラグインで、Pythonを使ったコーディング、データ分析、ファイル編集などをテキストチャット上で行うことができるツールです。このプラグインは、csvやJsonファイルなどのアップロードもサポートしており、ChatGPT上で直接これらのファイルを取り扱うことができます。アップロードしたcsvファイ
これまでSentinel-2のL2Aプロダクトという衛星画像データを中心に紹介してきました。このL2Aプロダクトというのは画像データ提供元のESAが大気補正などの補正処理をかけたデータです。 しかし、データ分析の内容によっては大気補正未処理のL1Cプロダクトを利用し、必要に応じて大気補正を行いたい場合があると思います。 今回はESAが公開しているデータ補正ツールSen2Corを紹介します。 衛星データのプロダクトについて 人工衛星のデータは、検出器で検出された信号が格納された生データ（Rawデータ）から様々な補正処理が施され、その処理レベルに応じたプロダクトが提供されます。一般的にはL1やL2といったレベルのプロダクトが利用者には提供されます。 以下、Sentinel-2の例を紹介します。 L0 (Level 0): 生データ L0データは、Sentinel-2の検出器で検出された信号が格
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さくらインターネット、機械学習やPythonの講座を無償公開 衛星データの活用教える
PythonでOpenCV基礎と衛星データ解析を学べる無料講座が公開 | Ledge.ai
ウクライナ、日本に衛星データ要請 情勢見極め政府判断 【イブニングスクープ】 - 日本経済新聞
衛星データ＋AIで水道管の漏水検出 5年かかる調査が約7カ月で 豊田市で実施
Pythonで学ぶ衛星データ解析基礎 ――環境変化を定量的に把握しよう
誰でも使える「衛星データ」、新型コロナの影響を宇宙からふかん
【QGIS】GISソフトでGoogle Earth Engineを操作する【衛星データ解析】 - LabCode
完全に『マトリックス』。衛星データからバーチャル空間に｢世界｣を自動生成するAIができた
自宅学習におすすめ！11日でマスター衛星データの学び方ガイド2020 | 宙畑
【GEE】ランダムフォレストで土地被覆分類を行う【衛星データ解析】 - LabCode
【入門】Pythonによる人工衛星データ解析（Google Colab環境） - Qiita
リアルなニューヨークをバーチャル空間に再現 衛星データからAIが自動生成 無償配布も
衛星データから生成した「バーチャル新宿」のUE5データ、無料で利用可能に。個人は商用利用も可
衛星データから“もう1つの世界”を自動生成するAIが開発！第1弾として「東京都内の一部」を再現―VRゲームや映像制作へ活用も | インサイド
スサノオ神社がある場所は水害に遭いにくい？ 御祭神に注目して衛星データで都内を見てみた | 宙畑
欧州へLNG船、脱ロシア依存へ7割増 衛星データ分析 【イブニングスクープ】 - 日本経済新聞
衛星データから街の3Dモデルを自動生成 AIで建物の材質も再現 ゲーム・映像制作に活用
人工衛星データで水道管の漏水調査 上ノ国町、道内初の試み：北海道新聞デジタル
トルコ南部地震、断層を境に4m横ずれ 地殻変動、衛星データに（毎日新聞） - Yahoo!ニュース
衛星データとAIを活用してバーチャル空間に「世界」を自動生成するプロジェクト
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