Публикации по теме 'remote-sensing'


Спутниковые снимки — Скачивание и обработка
В этой статье мы узнаем, как загружать и обрабатывать данные спутниковых снимков с помощью Python Спутники широко используются для планирования инфраструктуры, анализа изменений земель, наблюдения за состоянием окружающей среды и даже для обнаружения реакции на предстоящие стихийные бедствия. В более широком смысле можно сказать, что спутниковые изображения используются для сбора связной информации о земной поверхности, которая может быть использована в дальнейшем для обработки этих..
Представляем eo-learn
Преодоление разрыва между наблюдением за Землей и машинным обучением Доступность данных открытого наблюдения Земли (EO) через программы Copernicus и Landsat представляет собой беспрецедентный ресурс для многих приложений EO, начиная от мониторинга землепользования и земного покрова (LULC), мониторинга урожая и прогнозирования урожайности, до борьбы со стихийными бедствиями, служб экстренной помощи и гуманитарная помощь. Учитывая большой объем данных с высоким пространственным разрешением..
Информационный бюллетень о спектральном отражении № 46
Еженедельный информационный бюллетень по наблюдению за Землей Новости уровня 2 Planet закрывает сделку по приобретению Sinergise [ link ] Planet закрыла сделку по приобретению словенской компании Sinergise с целью расширения и улучшения своей платформы данных о Земле. Planet объявила о приобретении в марте этого года. Это шестое приобретение Planet. Она приобрела группу компаний BlackBridge в 2015 году, бизнес Terra Bella у Google в 2017 году, Boundless Spatial в 2019 году, VanderSat..
Что особенного в изображении SAR по сравнению с обычным изображением?
В последние годы прогресс и исследования, посвященные глубокому обучению, охватывают все больше и больше различных областей. Изображения наблюдения Земли не являются исключением из этой тенденции. Многие функции обработки изображений (классификация, обнаружение, распознавание, регистрация, шумоподавление, моделирование и т. д.) в настоящее время адресованы для изображений наземных наблюдений, даже если этот контекст имеет свои особенности. Но среди различных существующих модальностей..
Книга «PyGMTSAR: Sentinel-1 Python InSAR. Введение"
Книга «PyGMTSAR: Sentinel-1 Python InSAR. Введение» использует Google Colab, бесплатный облачный сервис, как идеальную платформу для начинающих. Читатели могут изучить приложения PyGMTSAR, от отслеживания сейсмической активности до оценки состояния инфраструктуры, с помощью серии интерактивных записных книжек. Каждый блокнот поставляется с адаптируемыми инструкциями для облегчения индивидуального обучения. В руководстве также представлена ​​Docker Desktop — передовая платформа с..
Синтез данных дистанционного зондирования и его приложения с использованием глубокого обучения
Глобальное потепление, вырубка лесов, рост городов и другие факторы вызывают резкие изменения поверхности земли. С помощью данных дистанционного зондирования, записанных с различных спутников EO (наблюдения за Землей), и использования машинного обучения можно выявлять и отслеживать долгосрочные изменения. Основной интерес для лиц, принимающих решения, представляет понимание таких долгосрочных тенденций (например, в каких регионах мы можем количественно оценить сокращение лесов и экосистем..
Эталон для моделей сегментации спутниковых изображений — тематическое исследование
Целостный научный подход к проекту машинного обучения с наукой как услугой Наблюдение за Землей является одним из видов деятельности человека, который тайно поддерживает нас в нашей повседневной жизни. Мы используем решения дистанционного зондирования, когда смотрим прогноз погоды, планируем поездки в отпуск, ездим на работу или даже думаем о покупке земли для нашего нового дома. Это, конечно, не единственные приложения. Известные примеры приложений включают: Сельское хозяйство..