Рубрика «спутниковые снимки»

Нейросеть для классификации спутниковых снимков с помощью Tensorflow на Python - 1

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 »

Как заинтриговать аналитика, занимающегося спутниковыми фотографиями? Размыть их.

image

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 »

У 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.

Как Яндекс создал глобальный прогноз осадков с использованием радаров и спутников - 1
Снимки спутника Meteosat-8 из космоса (источник: EUMETSAT)
Читать полностью »

image

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 »

Спутники-долгожители - 1

Ещё менее полугода назад мы праздновали 60-летие Спутника-1, и вот уже свой 60-летний юбилей празднует другой спутник, который всё это время остаётся на орбите: Авангард-1. Этот «грейпфрут» массой в 1,46 кг и 16,5 см в диаметре стал 3-й попыткой запуска спутника серии «Авангард», вторым американским и 4-м спутником в мире. И хотя его батареи вышли из строя ещё в июне 1958 года, а сам он перестал передавать сигналы в мае 1964-го — на орбите находится множество других старых спутников, работающих десятилетиями и имеющих длинные и весьма занимательные истории. О них и пойдёт сегодня речь.Читать полностью »

Космическая съёмка Земли - 1
Cпутниковый снимок в ложных цветах (зелёный, красный, ближний инфракрасный) с пространственным разрешением 3 метра и наложенной маской зданий из OpenStreetMap (спутниковая группировка PlanetScope)

Привет! Мы постоянно расширяем источники данных, которые используем для аналитики, поэтому решили добавить ещё и спутниковые снимки. У нас аналитика по спутниковым снимкам полезна в продуктах для предпринимательства и инвестиций. В первом случае статистика по геоданным поможет понять, в каком месте стоит открывать торговые точки, во втором позволяет анализировать деятельность компаний. Например, для строительных компаний можно посчитать, сколько за месяц было построено этажей, для сельскохозяйственных компаний — сколько гектаров урожая взошло и т.д.

В этой статье я постараюсь дать примерное представление о космической съёмке Земли, расскажу о трудностях, с которыми можно столкнуться, начиная работу со спутниковыми снимками: предварительная обработка, алгоритмы для анализа и библиотеки Python для работы со спутниковыми снимками и геоданными. Так что все, кому интересна область компьютерного зрения, добро пожаловать под кат!
Читать полностью »

Facebook составил карту населения 23 стран с разрешением 5 м - 1

Компания Facebook с помощью фирменной системы ИИ составила точную карту местоположения жителей Земли с точностью 5 метров. Карта человеческих скоплений нужна Facebook, чтобы более эффективно предоставлять свои сервисы. Она также поможет и другим компаниями планировать развитие сетей, в том числе для доступа в интернет. Например, в районах с большой концентрацией людей лучше подходят WiFi-хотспоты, а с низкой концентрацией — сотовая связь.

В будущем Facebook и сам планирует запустить систему доступа в интернет через спутники и высотные беспилотники, так что компания должна знать, как распределяется плотность людей на планете.
Читать полностью »

Археологи обнаружили неизвестное ранее древнее сооружение в Иордании благодаря спутниковым снимкам и дронам - 1
Фото: I. LaBianca; J. Blanzy

Многим из нас кажется, что Земля исследована очень хорошо, и места для открытий здесь практически нет. В первую очередь, это касается исторической науки и археологии в частности. Но современные технологии помогают ученым работать, совершать все новые и новые открытия. Правда, иногда найденные исторические артефакты на поверку оказываются остатками жизнедеятельности микроорганизмов.

Иногда люди, ведущие изыскания, просто ошибаются, как это случилось со школьником, открывшим древний город, оказавшийся конопляным полем. Но сейчас речь идет о реальной находке, которую ученые сделали в древнем городе Петра, Иордания. Более двух тысячелетий в этом регионе находилось огромное сооружение, скрытое под слоем грунта — и о нем никто не знал. Найти древнее сооружение оказалось возможным благодаря использованию спутниковых снимков Google Earth и фотографированию местности с использованием дронов.
Читать полностью »

Новый проектный облик лунного микроспутника - 1

Публикуем материалы открытой отчетной встречи разработчиков лунного микроспутника. Цель проекта: запустить космический аппарат на окололунную орбиту и снять места высадок астронавтов NASA и Луноходов СССР. В настоящий момент реализуется первый этап программы — разработка проектного облика космического аппарата и основных этапов полета.
Читать полностью »

Как обмануть весь мир и стать знаменитым при помощи гуглокарт - 1

Крупные мировые СМИ, а вслед за ними и российские, разнесли новость о канадском школьнике, обнаружившем затерянный город цивилизации майя при помощи космических снимков. Паренек принимает официальные поздравления, раздает интервью десятками и собирает деньги на экспедицию в джунгли.

Эта новость хорошо бы смотрелась 1 апреля, но вышла она на 7 мая на сайте канадской газеты le Journal de Montreal. Судя по основному ее содержанию, это что-то вроде “Комсомольской правды”, а не “Вопросов археологии”, откуда хотелось бы почерпнуть такую информацию.
Читать полностью »