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掃除・片付け
qiita.com/nigo1973
概要 マイクロソフトが提供する衛星画像より推定した建物地図の入手方法について紹介します。 Building Footprints by Microsoft 建物地図の提供状況((C)Microsoft) 建物地図データは、こちらより確認できますのでご参考ください。 また、Google Colaboratoryのサンプルコードをこちらにアップしましたので、あわせてご参考ください。最後に、衛星画像に重畳した建物地図の例を紹介しています。 1.建物地図情報の入手 今回は、pythonでよく用いる行例モジュールであるpandasと同じ形式の位置情報データを扱うgeopandasを使います。geopandasを含めた位置データの使い方については、以下のサイトが網羅的にまとめれていますので、是非こちらをご参考ください。 【PythonでGIS】GeoPandasまとめ PythonでのShapefil
【注意】本記事は適宜更新します. 概要 衛星画像には30cmの高分解能のものから,Copernicusで無料で提供されている10mの中分解能のものと,解像度がそれぞれ異なります.高い解像度のものを使いたいのですが,高価なため入手するのは難しいです.でも,目的によってはそれほどの解像度は不要なのではと考え,車を検出することをターゲット として実験しました. (credit: Cars Overhead With Context (COWC)) ここで用いたコードは近々整理し,Githubにてシェアします. 1. 衛星画像の分解能と物体検知のレベルについて. 衛星画像でどこまで見えるのか?例えば,報告されているものに以下があります. (credit: FAS, Intelligence Resource Program) ここでは,10cm分解能であれば一つ一つの車がわかり,25cm分解能で車
1. 概要 以前,航空機や衛星画像の建物のセグメンテーションをkerasで実行しました. 衛星画像のSegmentation(セグメンテーション)により建物地図を作成する. 本記事では,流行っているPytorchを用いて,前回と同じ航空機の撮像画像から建物のセグメンテーションを行うモデルを構築します.例えば,予測モデルの出力は以下のようになりました. 画像の取得,前処理,PytorchによるDataの準備やモデルの構築,作成したモデルの検証など,Pytorchやセグメンテーションが初めての方を対象としたため,かなり細かく紹介しています.そのため,長文となりましたので,慣れている方はポイントだけ見てください. ここで用いたコードはGithubにアップしましたので,ご興味のある方は試してみてください.Jupyter lab(notebook)で実行できます. ご参考になれば幸いです. 環境 本
これまでの記事の続き. 無料で最新の衛星画像を入手する方法. QGISによる衛星画像のカラー画像化. QGISは便利なソフトですが,このままではただの画像閲覧ソフトにしかなっていません. 他のGIS情報と一緒につかうことで,その効果がわかります. 今回は,使用頻度が高いGoogle Mapなどの汎用地図ソフトのプラグインの方法について紹介します. 1. QGISのPlugin QGISの一般的なプラグインの方法として,メニューの”プラグイン”から”プラグインの管理とインストール”を選択し, 検索ウィンドウから拡張するプラグインを検索し,インストールします. 参考;[QGIS]プラグインを使って動かすまでの手順 QGISがVersion3になってから,これまで2で使えていたプラグインが選べなくなっています. 例えば,今回のテーマであるGoogle Mapなどの汎用地図ツール,になります. 有
最近,宇宙利用,特に衛星画像をつかったサービスやアプリーケーションの開発が活発になっています. でも,実際の衛星画像は高価なこともあり(1km四方で数百円から数千円までします),それを試してみようとしても,ハードルが高いです. そのなか,欧州宇宙機関(ESA: Eurpean Space Agency)は,彼らが運用する地球観測衛星Sentinel-1とSentinel-2の最新画像および過去の観測画像を,ブラウザベースで無料で配布しています. まずは,このデータを使って自分のアイデアがどれほどのものか,イメージやデモンストレーションから始めるのがよいアプローチと思います. 衛星画像やデータでできること,できないことや,長所や短所,また他のサービスの組み合わせなど,いろいろ使ってみるとアイデアがでてきます. 多くの方がこの無料の衛星画像について知らないかと思い,私の知識・経験を共有します.
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