Свой пост я написал после участия в соревнованиях gralhix 004, организованных Софией Сантос | Gralhix.
Задача
Это фотография островного курорта.
Вопросы:
а) Как называется курорт?
Читать полностью »
Рубрика «спутниковые снимки»
Таинственный остров: находим геолокацию с помощью геометрии и программирования GPU CUDA
2026-08-21 в 8:23, admin, рубрики: CUDA, Google Maps, геолокация, детектив данных, спутниковые снимкиКак найти остров по одной фотографии: геолокация через геометрию и CUDA
2026-08-21 в 7:23, admin, рубрики: CUDA, gpu, NDVI, OpenStreetMap, OSINT, python, sentinel-2, геолокация, геометрия, спутниковые снимки
Перед вами фотография островного курорта.
-
Как называется курорт?
-
Какие координаты у острова?
-
В какую сторону света была направлена камера в момент съёмки?
На мой взгляд, пытаться ответить на эти вопросы через google lensЧитать полностью »
Конец эпохи: историческая миссия Landsat 7 делает последние снимки
2024-10-16 в 14:20, admin, рубрики: спутники, спутниковые снимкиСпутник Landsat 7 совершил более 132 000 оборотов вокруг Земли и получил более 3,3 миллиона спутниковых снимков, однако научная миссия Landsat продолжается с помощью новых спутников.
Стартап, который помог Microsoft в создании мира Flight Simulator
2020-08-19 в 12:29, admin, рубрики: Bing Maps, flight simulator, google earth, Геоинформационные сервисы, Игры и игровые приставки, машинное зрение, машинное обучение, разработка игр, симуляторы полётов, спутниковые снимки
Новый Flight Simulator компании Microsoft — это чудо технологий, задающее новую планку стандартов в жанре. Для воссоздания мира, кажущегося реальным и живым, содержащим миллиарды зданий, расположенных в правильных местах, Microsoft и Asobo Studios использовали труд многих партнёров.
Один из них — небольшой австрийский стартап Blackshark.ai из города Граца, который силами всего около 50 сотрудников смог воссоздать каждый город мира при помощи искусственного интеллекта и огромных облачных вычислительных ресурсов.
Перед выпуском нового Flight Simulator мы встретились с одним из основателей и генеральным директором Blackshark Майклом Патцем, чтобы обсудить сотрудничество с Microsoft и дальнейшие перспективы развития его компании.
Читать полностью »
Как обрабатывать спутниковые снимки с помощью Sen2Cor
2020-05-12 в 9:05, admin, рубрики: gis, sentinel-2, Геоинформационные сервисы, дистанционное зондирование земли, обработка изображений, спутниковые снимкиSen2Cor — программа для обработки снимков, сделанных со спутника Sentinel-2. В статье рассказывается, как установить, запустить и настроить её.
Георгий Потапов: «Я — профессиональный потребитель данных OpenStreetMap»
2020-01-30 в 22:25, admin, рубрики: OpenStreetMap, Геоинформационные сервисы, данные, интервью, искусственный интеллект, нейросеть, открытые данные, сообщество, Социальные сети и сообщества, спутниковые снимки
Георгий Потапов — инженер-исследователь и руководитель проектов, который сейчас работает в Сколковском институте науки и технологий. Он увлеченно занимается стартапом GeoAlert, где их команда разрабатывает нейросети для автоматического картирования по спутниковым снимкам. Как ему в этом помогает OSM, почему компании должны открывать свои данные и когда человек станет не нужен — обо всем этом он рассказал в интервью.Читать полностью »
Нейросеть для классификации спутниковых снимков с помощью Tensorflow на Python
2019-09-26 в 11:50, admin, рубрики: Алгоритмы, Блог компании Инфосистемы Джет, классификация, машинное обучение, спутниковые снимки
Это пошаговая инструкция по классификации мультиспектральных снимков со спутника Landsat 5. Сегодня в ряде сфер глубокое обучение доминирует как инструмент для решения сложных проблем, в том числе геопространственных. Надеюсь, вы знакомы с датасетами спутниковых снимков, в частности, Landsat 5 TM. Если вы немного разбираетесь в работе алгоритмов машинного обучения, то это поможет вам быстро освоить это руководство. А для тех, кто не разбирается, будет достаточным знать, что, по сути, машинное обучение заключается в установлении взаимосвязей между несколькими характеристиками (набором признаков Х) объекта с другим его свойством (значением или меткой, — целевой переменной Y). Мы подаём на вход модели много объектов, для которых известны признаки и значение целевого показателя/класса объекта (размеченные данные) и обучаем ее так, чтобы она могла спрогнозировать значение целевой переменной Y для новых данных (неразмеченных).
Читать полностью »
Повсеместное размытие спутниковых фотографий раскрывает местонахождение секретных баз
2018-12-15 в 9:00, admin, рубрики: военные базы, информационная безопасность, карты, космонавтика, секретные объекты, спутниковые снимки, Фототехника, яндексКак заинтриговать аналитика, занимающегося спутниковыми фотографиями? Размыть их.
Google Earth периодически размывает фото по запросу правительства, желающего помешать любопытным взорам изучить некоторые из наиболее чувствительных военных или политических объектов. Франция, к примеру, попросила Google затенить все изображение тюрем, после того, как французский гангстер успешно организовал побег из тюрьмы, вдохновлённый голливудом: он использовал дроны, дымовые шашки и даже украденный вертолёт – и Google согласилась сделать это до конца 2018 года. По той же схеме старый закон в Нидерландах требует от местных компаний размывает спутниковые фотографии, на которых есть военные и королевские объекты – один раз даже компания, предоставляющая спутниковые фотографии, подредактировала фото, на которое попала воздушная база Волкел, после того, как это фото приобрёл Ханс Кристенсен.
Читать полностью »
Как Яндекс создал глобальный прогноз осадков с использованием радаров и спутников
2018-10-11 в 8:21, admin, рубрики: big data, Блог компании Яндекс, Исследования и прогнозы в IT, космонавтика, космос, машинное обучение, нейронные сети, погода, спутниковые снимкиУ команды Яндекс.Погоды есть традиция рассказывать о новых технологиях на Хабре. Мы уже рассказывали, как методы машинного обучения позволили создать более точный прогноз погоды, а также о том, как нейросети и данные с радаров помогают прогнозировать осадки.
Сегодня мы расскажем читателям Хабра о новой технологии, с помощью которое нам удалось добиться прогнозирования осадков с точностью до минут даже там, где данных с радаров просто нет. И помогли нам в этом снимки со спутников.
Снимки спутника Meteosat-8 из космоса (источник: EUMETSAT)
Читать полностью »
Сегментация спутниковых снимков на примере распознавания деревьев
2018-08-26 в 8:28, admin, рубрики: u-net, Геоинформационные сервисы, машинное обучение, распознавание изображений, спутниковые снимки
Автоматическое распознавание спутниковых или аэро-снимков — это наиболее перспективный способ получения информации о расположении различных объектов на местности. Отказ от ручной сегментации снимков особенно актуален, когда речь заходит о обработке больших участков земной поверхности в сжатые сроки.
Недавно у меня появилась возможность применить теоретические навыки и попробовать себя в области машинного обучения на реальном проекте сегментации изображений. Цель проекта — распознавание лесных насаждений, а именно крон деревьев на спутниковых снимках высокого разрешения. Под катом я поделюсь полученным опытом и результатами.
Читать полностью »