要約
以下は、最近のPythonと衛星画像に関する論文の例です。
– 引用文献：Liu et al. 2020. “Detection of Built-up Land Expansion Through Deep Learning Framework with multi-Source Remote Sensing Data: A Case Study of Wuhan, China.” この論文は、中国の武漢市において、複数のリモートセンシングデータを用いた深層学習フレームワークにより、建設された土地の拡大を検出しました。
Pythonを用いたデータの前処理、モデルの構築、学習、予測、評価などの一連の解析が行われたと報告されています。
詳細内容
『Detection of Built-up Land Expansion Through Deep Learning Framework with multi-Source Remote Sensing Data: A Case Study of Wuhan, China』は、中国の武漢市における建設された土地の拡大を検出するために、複数のリモートセンシングデータを使用した深層学習フレームワークを提案する研究です。
この研究では、Pythonを用いてデータの前処理、モデルの構築、学習、予測、評価などの一連の解析を行いました。
まず、データの前処理では、建物情報を手動で抽出し、ラベルデータを作成しました。
その後、畳み込みニューラルネットワーク（CNN）とフルコネクト層（FCN）を組み合わせた深層学習モデルを構築し、学習を行いました。
このモデルを用いて、建物の拡大状況を予測し、評価を行いました。
また、この論文には、一般的なPython書籍には記載がない、有用なPythonコードの例が示されています。
具体的には、Google Earth EngineのAPIを用いて、リモートセンシングデータを効率的に取得する方法が記載されています。
これにより、データの取得を自動化し、大規模なデータセットを扱うことができました。
以下は、Google Earth Engine APIを使用して、衛星画像からデータを取得するためのPythonコードの例です。
“`python
import ee
ee.Initialize()image = ee.Image(‘LANDSAT/LC08/C01/T1_TOA/LC08_123032_20200415’)
geometry = ee.Geometry.Rectangle([116.2621, 30.3037, 116.3231, 30.3399])
image = image.clip(geometry)data = image.reduceRegion(ee.Reducer.toList(), geometry, 30).getInfo()print(data)
“`このコードでは、Google Earth Engine APIを使用して、指定された場所のLANDSAT 8の衛星画像からデータを取得しています。
また、処理速度を上げるために、取得する領域を指定し、リージョンのリダクションを行っています。
このように、Pythonを使用することで、リモートセンシングデータの取得から解析までを効率的に実行することができます。
さらに、研究においては、Google Earth Engine APIだけでなく、PandasやNumPy、OpenCVなどのPythonのライブラリを使用してデータ処理や画像処理を行っています。
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