⭐️ СТРАНЫ / КОМПАНИИ / СПУТНИКИ

Страны: #австралия #германия #индия #иран #испания #канада #китай #португалия #россия #США #япония и т. п.
Но:
#корея обозначает Северную и Южную Кореи
#РБ — Республика Беларусь
#UK — Великобритания

Компании: #planet #maxar

Спутники: #landsat #sentinel1 #sentinel2

⭐️ ДЗЗ

Методы и приборы
#альтиметр
#гиперспектр — гиперспектральная оптическая съемка
#лидар
#оптика — мультиспектральная оптическая съемка
#радиометр — микроволновой радиометр
#dnb — ночная съёмка (day / night band)
#SIF — солнечно-индуцированная флуоресценция хлорофилла
#ro — радиозатменный метод
#SAR — радарная съемка
#InSAR — радарная интерферометрия
#LST — съемка в тепловом инфракрасном диапазоне
#GNSSR — ГНСС-рефлектометрия
#sigint — радиоэлектронная разведка

Виды орбит: #ГСО — геостационарная, #VLEO — сверхнизкая

#основы — обучающие материалы по ДЗЗ
#обучение курсы, обучающие сервисы и т. п.
#история — в основном, история ДЗЗ
#индексы — спектральные индексы
#комбинация — комбинации каналов

Данные
#данные — коллекции данных ДЗЗ, наземных данных, карты и т.п.
#датасет — набор данных для машинного обучения
Дополнительные хештеги, описывающие данные:
#LULC — Land Use & Land Cover
#осадки
#SST — Sea Surface Temperature
#nrt — (near real time) изображения, получаемые в режиме, близком к реальном времени
#debris — космический мусор
#границы — административные границы
#DEM — цифровая модель рельефа (ЦМР)
#keyhole — рассекреченные снимки разведспутников

Литература, справочная информация
#справка — спектральные каналы, орбиты спутников, поиск данных и т.п.
#обзор
#книга — текст книги прикреплён к сообщению.
#журнал — статьи по ДЗЗ, опубликованные в выпуске журнала
Дополнительные хештеги:
#наблюдение — ресурсы для наблюдения спутников и орбиты спутников
#космодромы

#конференции — анонс конференций/семинаров/школ, посвященных ДЗЗ и анализ их материалов.
#конкурсы — анонс конкурсов/чемпионатов/олимпиад.
#МВК — материалы заседаний Межведомственной комиссии (МВК) по использованию результатов космической деятельности.

#снимки — поучительные (хоть в чем-то интересные) снимки, первые снимки

Программные инструменты / Языки
#нейронки #софт #GEE #R #tool #python #ГИС
#ИИ #FM — Foundation Model (Remote Sensing Foundation Model)

⭐️ ОТРАСЛИ / ТЕМАТИЧЕСКИЕ ЗАДАЧИ

#археология #атмосфера #вода #война #засуха #климат #лед #лес #нефть #океан #оползни #наводнение #пожары #почва #растительность #севморпуть #сельхоз #снег
#AGB — надземная биомасса
#ЧС — мониторинг стихийных бедствий и катастроф
#GHG — парниковые газы
Отдельные газы: #CO2 #NO2
#энергетика — космическая энергетика
#SSA — Space Situational Awareness

Python-библиотека StreamJoy (https://ahuang11.github.io/streamjoy/) создаёт анимации MP4/GIF на основе списка изображений, каталогов, xr.Dataset, pd.DataFrame, hv.DynamicMap/HoloMap и даже напрямую из URL.

Анимация снимков геостационарного спутника Himawari:

from streamjoy import stream

if __name__ == "__main__":
    URL_FMT = "https://www.goes.noaa.gov/dimg/jma/fd/vis/{i}.gif"
    resources = [URL_FMT.format(i=i) for i in range(1, 11)]
    stream(resources, uri="goes.gif")  # .gif and .mp4 supported

#python

DeepForest (https://deepforest.readthedocs.io/en/latest/) — это пакет на языке Python для обнаружения и классификации объектов на RGB-снимках (сверх)высокого пространственного разрешения. Он использует сети глубокого обучения и построен на основе модуля обнаружения объектов из пакета torchvision.

DeepForest предназначен для упрощения обучения моделей обнаружения природных объектов, в частности, деревьев. Разработчики старались сделать его простым, настраиваемым и модульным, скрывая ненужные сложности от пользователя. Вот, например, как выглядит разметка снимка предобученной моделью:

from deepforest import main
from deepforest import get_data
import matplotlib.pyplot as plt

model = main.deepforest()
model.use_release()

sample_image_path = get_data("OSBS_029.png")
img = model.predict_image(path=sample_image_path, return_plot=True)

plt.imshow(img[:,:,::-1])

DeepForest содержит две предобученные модели: Bird Detection и Tree Crown Detection.

Пакет неплохо документирован, снабжен примерами использования, а также советами по настройке, обучению и расширению возможностей.

🖥 Пример работы DeepForest в Google Colab (с инсталляцией пакетов)

В документах есть ссылки на публикации с описанием DeepForest, использованные для обучения снимки находятся в открытом доступе. Есть и “сторонние” примеры использования DeepForest:

🔗 Tree crown detection using DeepForest

#нейронки #python #лес

Joerd (https://github.com/tilezen/joerd) — консольная программа для загрузки, объединения и создания тайлов из цифровых моделей рельефа.

🗺 В документации есть список ссылок на источники ЦМР: https://github.com/tilezen/joerd/blob/master/docs/data-sources.md

#DEM #данные #python

CoastSat

CoastSat (https://coastsat.wrl.unsw.edu.au) — это набор программных средств с открытым исходным кодом на языке Python (https://github.com/kvos/CoastSat), который позволяет пользователям получать временные ряды положения береговой линии на любом побережье по всему миру за 39 лет (и далее) на основе общедоступных спутниковых снимков.

#python