Загружайте, экспериментируйте и скачивайте геотифы, оптимизированные для облака (COG), используя Python с Google Colab. Для доступа к спутниковым изображениям требуется много места для хранения, когда вы загружаете их локально. Этот процесс может занять все ваше хранилище, если вам нужно несколько графиков в течение длительного периода. Хуже того, вам может понадобиться только часть всего изображения. Чтобы справиться с такими проблемами, последние достижения в области..

В Planet наши данные являются геопространственными: изображения или метки с географической привязкой. Существует множество инструментов для управления геопространственными данными с возможностью запроса и масштабирования, в том числе Оптимизированные для облака GeoTIFF и GeoJSON , PostGIS и Каталоги STAC . В то же время мы хотим использовать лучшее, что может предложить мир машинного обучения, будь то Tensorflow, Keras, Pytorch или последний доклад с Международной конференции по..

В начале этой недели я столкнулся с проблемой машинного обучения с географическими данными в виде координат (широта и долгота). Я не мог отбросить эти столбцы, потому что был уверен, что географическое положение подходит для моей модели. Поэтому мне нужен был подход к использованию этих данных, чтобы они не усложняли мою модель. В качестве арматуры я впервые использовал геопространственные данные, и я еще не освоил, не говоря уже о том, чтобы использовать какие-либо базовые методы работы с..