ぴっかりん
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AIやGISを用いて地理空間情報と戯れているオタク | 航測会社所属の技術者 | ラジオや無線通信関連(SDRとかBCLがメイン)、アニメ、乗り物も大好き | ⚠投稿は個人の意見です。
沼津周辺出身→神奈川県県央地区在住、現実空間と仮想空間の間
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石川県七尾市の避難所開設状況をGISデータ化したものを以下のGitHubリポジトリで公開しました。
定期実行も動くことは確認しているので、七尾市のWebサイトのほうに更新があれば、公開しているGeoJSONファイルなども1時間以内に自動更新される見込みです。
オープンデータを用いて緯度経度の追加（GISデータ化）、データを自動更新する処理できた！
あとは定期実行の仕組み使って動かせば完成だけど、やるのは今日の夜だな。
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Microsoftが4780万kmを超える道路データをGeoJSON形式/ODbLライセンスで公開！
データは2020年〜2022年に撮影されたMaxarやAirbusの衛星画像含むBing Maps画像から深層学習モデル（Res U-Net）で判読して作成したそうです。
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えっ、マジで！？
不動産登記の地図データ、無償提供開始されるは嬉しい。
/ ミリ単位の地図データ開放: 日本経済新聞
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国土地理院が「CNNによる地物抽出用教師データセット」を整備して公開！！
解像度20cmくらいの航空写真を対象に道路や建物、水部、防波堤、茶畑など様々な地物の抽出を目的に教師データを作成。
国土地理院コンテンツ利用規約に基づいて誰でも利用可能。
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オライリーからPythonで地理空間情報を扱う本が発売されるらしい。
地理空間情報の概要から、QGIS、Google Earth Engine、OpenStreetMap、ArcGISそれぞれをPythonで扱う方法、GeoPandasについてと網羅性が高そう。
日本語訳版は出版されるのかな？
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これ、結構大きなニュースではないか！？
IBMとNASAが開発した地理空間情報分野の基盤モデルがオープンソースで公開されるって…
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おぉ、ChatGPTの地理空間情報検索への適用例！
プロンプトで受け取った自然言語をChatGPTでOpenStreetMap Overpass APIへのクエリに変換して、その結果を地図上に表示するという仕組み。
あくまで概念実証のための「おもちゃ」ということだけど、面白いなと思った。
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地理空間情報をChatGPT Code Interpreterでどこまで扱えるのか個人的に調べてみたシリーズ 3Dデータ編。PLATEAUのCityGMLや静岡県の点群データの可視化など。
/ 地理空間情報×ChatGPT Code Interpreter 3Dデータ編｜ぴっかりん
#ChatGPT
#CodeInterpreter
#zenn
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寒波がやってきているので何かできないかなぁと思っていたところ、NOAAが公開しているGFSモデル（全球の天気予報モデル）というデータがGoogle Earth Engineで扱えたので、地上から2mの気温を可視化してみた。
気温が低すぎるのでどこか自分の実装が間違っていると思うけど、寒波っぽいのは分かる。
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PLATEAU AWARD 2023でグランプリを受賞した方のGitHubを見ていたら、日本のオープンデータやPLATEAUの情報をまとめているリポジトリがあった。
これはめちゃくちゃ助かる！
▼ awesome-japan-opendata
▼ awesome-plateau
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このデータセットの詳細や国土地理院の研究で使用している深層学習モデル、目的関数、アンサンブル手法などが載っている資料。
モデルはU-Net、目的関数にL1 ノルムを用いているらしいです。
また、F値0.800以上は判読時にアンサンブル含めた結果っぽいです。
国土地理院が「CNNによる地物抽出用教師データセット」を整備して公開！！
解像度20cmくらいの航空写真を対象に道路や建物、水部、防波堤、茶畑など様々な地物の抽出を目的に教師データを作成。
国土地理院コンテンツ利用規約に基づいて誰でも利用可能。
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内閣官房からG空間行動プラン2023だけでなく、「地理空間情報の活用における個人情報の取扱いに関するガイドライン改訂案」も公開されていた。
人流データや点群データ、登記所備付地図に関しても個人情報の考え方が載ってる。
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ついに、QGIS上でSegment Anything Model (SAM) を動かすことに成功した！
以下のプラグインを使用しています。
RGB3バンド入力だけでなく、SAR画像の入力も考慮されていたり、CPUで動いたりと色々嬉しい機能がある。
下の動画もCPUで動かしてます。
#QGIS
#segmentAnything
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segment-lidarを使って、静岡県が公開しているVIRTUAL SHIZUOKAの3次元点群データに対してインスタンスセグメンテーションを行ってみた。
建物1つ1つとまではいかないけど、車なども含めてある程度セグメンテーションできているっぽい。
#点群データ
#segmentanything
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静岡県すごい！
まさか自治体がCloudCompare、QGIS、Twinmotion、UnrealEngineのインストール方法や使い方をYouTube動画を作成して公開するとは！！
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Microsoftが作成した地理空間データ用のPytorchライブラリtorchgeo。
rasterioやfionaを使用したdatasetのクラスやリモセンの特性を生かしたtransforms、ICCV2021にも採択されたChange Starなどのモデルなどで構成されてます。
■ 公式ドキュメント:
（続く）
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Meta AIのSegment Anything Model(SAM)のデモページに航空写真(解像度20cm)をアップロードしてセグメンテーションを行ってみた結果。
大まかにだけど、建物や車両、道路標示を抽出していて、Zero-Shotでここまで出来るのはすごいなと思った。
元画像の出典:
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先週公開されたJAXA Earth APIのプロトタイプ版で遊んでいたけど、楽しい！
PythonのAPIがQGISでも動かせるのは便利。
しきさい観測データのNDVIやLST、ALOSから生成したAW3D30のDSMなども表示できます。
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リモセン画像から建物の輪郭を抽出する論文。
手法としては、建物の中心点を求めた後に、中心点算出時に抽出した特徴マップと中心点から各頂点までの関係を用いて輪郭に沿った点を推測、最後に頂点数になるように間引くといった感じです。
#MonthlySatDataNews
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機械学習プロジェクトに関わっている人は全員読んで欲しいと思えるくらい良い内容だった。
/ 現場で使える機械学習活用 ~その①機械学習プロジェクトの流れと留意すべきこと~｜akiraTOSEI
@AkiraTOSEI
#note
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3D建物モデルの再構築流行っているなぁと思いながら、RTした論文に目を通していたら
・単一視点のリモセン画像から建物点群の再構築
・点群からさらに派生して3Dメッシュモデル（色も反映？）とLOD1のCityGML生成
まで行っているじゃん！！
画像の出典:
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トンガの火山噴火に対してMaxarのOpen Data Programが始まったらしいです。
今回の災害に関する画像をCC BY-NC 4.0 ライセンスで使用することが可能に！
こういう取り組みは広がって欲しいなと思う。
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何気に大きなニュースでは！？
日本で3Dの地理空間情報の利活用が促進されるといいな。
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高校生がSentinel-2衛星画像やQGIS、NDVIなどを使って解析しているのは嬉しいとともにすごいな。
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「オープンデータとQGISでゼロからはじめる地図づくり」を購入して読んでいたけど、オープンデータの基本的なところから、QGISのインストール方法や操作方法、実際に地図を作るところまで記載されていて初心者にオススメしたい一冊でした。
あえて情報を削っているところが混乱せずに読みやすかった。
拙書「オープンデータとQGISでゼロからはじめる地図づくり」は2023年6月29日 出版予定。ただいま予約受付中です！
本書はフリーソフトとオープンデータを使うから、初心者でも安心。GISの基礎知識やデータの入手方法までしっかり解説しています。
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おぉ！GISや位置情報を用いたアプリ開発を扱った本が出版！！これは買いたい。
最近、衛星データや点群データ、地理空間情報に関する本が日本語で出版されていて嬉しいな。
MIERUNEの井口
@kanahiro_iguchi
による【位置情報エンジニア養成講座】が秀和システム
@shuwasystem_in
より2月末に出版されます！これまで日本語では情報の少なかった位置情報サービス・アプリ開発のための技術情報や解説などが盛りだくさんの内容です📗
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360度画像や点群データから生成したデータに含まれている備品をAIで分類して、台帳の情報と紐付けて管理できるのか。
/ リコー、AIで建物内部を3Dデータ化 独自計測端末も開発
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テレビの実況も見つつ #箱根駅伝3D を見ていたけど、選手の位置がほぼリアルタイムで表示されつつ、地形や建物が3Dで表示されていてすごい！と思った。
3Dの地理空間情報データがオープンになると色々なことが出来るようになるんだなと改めて感じた。
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いつの間にか、東京都デジタルツイン実現プロジェクトの昨年度ベータ版事業の1つである「衛星データを活用した予兆検知高度化検証」の報告書が公開されていた。
光学衛星/SAR衛星の違いの説明から、解析手順や検証結果など載っている。
#東京都デジタルツイン
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Chat GPTのCode Interpreterに法務省地図XMLの可視化を頑張らせてみた。
属性情報を加えたり、ポリゴンでの可視化は厳しそうでした。
画像1枚目がCode Interpreter内で出力された可視化結果、2枚目がポイントを出力しQGISでデジタル庁公開のツールで変換した結果（青枠）と一緒に表示してみた様子。
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Sentinel-2衛星画像から50cm解像度相当で建物および道路の抽出を提案した論文。
超解像を行い、その出力に対してセグメンテーションを実行するのではなく、低解像度の入力から直接（エンドツーエンドで）高解像度のセグメンテーション結果を出力。
#MonthlySatDataNews
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iPhoneやiPadではなくとも出来るんだぜということを示すために、Google Pixel 4aで撮影した写真からPolycamで作成した3Dモデルの動画をいくつか載せておく。
iPhone持っていなくともAndroidでも普通のカメラでも出来ます！
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地理空間情報をChatGPT Code Interpreterでどこまで扱えるのか個人的に調べてみた結果をZennの記事にしました。まずは、ベクタデータ編です。
/ 地理空間情報×ChatGPT Code Interpreter ベクタデータ編｜ぴっかりん
#ChatGPT
#CodeInterpreter
#zenn
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#AIProgrammer
で遊んでいたけど、簡単な処理なら地理空間情報も対応しているっぽい。
以下の画像は、PythonでSentinel-2衛星画像からNDVI算出とポリゴンの中心点生成を書かせてみた例。(多分NDVIの方はあってない)
というか、何でSentinel-2のバンド知っているんだ…
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い���の間にか、JAXA新事業促進部さんが、衛星データ利活用を考えている企業・個人の方向けに素晴らしいページを作っていた。
多くの方に見てもらいたいな。
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超解像などで複数解像度のデータセットを生成し、超解像の有用性と建物のセグメンテーションにおける解像度の影響を調べた論文。
解像度が高くなるほど必ず精度が向上するわけではなく、30cm解像度くらいが一番費用対効果が高そうとのこと。
#MonthlySatDataNews
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最近、衛星データ使った森林経営関連の実証増えているなぁ。
樹冠とか樹種は分かるけど、樹高ってMaxarの衛星画像から分かるものなのかな？
AIに学習させるの結構難しいと思うので、すごい！
/ NTTデータなど、衛星画像データを活用して森林経営を支援する技術実証
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東京都が公開開始した「東京都デジタルツイン3Dビューア(β版)」を使ってみたけど、建物の3Dデータや都バスのロケーションデータなどがサクサク表示できて凄い!!
千代田区、中央区の建物データと都バスのロケーションデータ(緑の四角)をスマホで表示してみた様子。
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あの漏水調査のやつ、一応論文出てたんだ。
それにしても、土木学会のAI・データサイエンス論文集 2023 年 4 巻 L1 号、衛星データによるインフラマネジメント特集でオープンアクセスで全て読めるし面白い。
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QGIS 3.26で追加された点群データ周りの機能で遊んでた。めちゃくちゃ楽しい！！
下の動画はCOPC対応、建物や植生のみにフィルタリングして表示、サーフェス表示など。
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世界の地理空間企業トップ 100の2024年版が公開されていた。
Global Top 100 Geospatial Companies – 2024 Edition
#Business
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NHKのnoteにQGISとオープンデータを用いた簡単な分析方法がまとまってた。
GISを使ったことがない方を対象に分かりやすく書かれていて、素晴らしい記事だなと思った。
/ あなたもできるデータ分析入門・QGISを使って「データから地図で分析」マニュアル｜NHK取材ノート
#note
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田鎖さん（
@jtagusari
）が作成した点群データをQGISに効率的に取り込むプラグイン「TENGUNGUN」を駿府城周辺で試してみた。
動作速いし、個人的には直感的に操作出来て使いやすい。
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企画立ち上げ時に少し関わらせていただいたSARデータ解析の連載が宙畑にて始まりました！
SARの原理から始まり、活用例や機械学習など豪華な連載となる予定です。
この連載でSAR解析に興味を持っていただいたり、解析できる人が一人でも増えると嬉しいです！
🛰新連載🛰
本日より「SARデータ解析者への道」と題した、SARデータを解析したい！と考えた方がつまづかずに楽しく解析できるようになるための記事連載を開始します！
1本目は「SARの原理」についてです。奇跡といっても過言ではない、その技術に感動しました（編集者談）。
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産総研と奈文研が共同で構築した「全国文化財情報デジタルツインプラットフォーム」触ってたけど、点群データはもちろん2Dだけど遺跡なども表示されて、この土地はこういう歴史があったのかなと考えられるの楽しい。
データを連携して表示してみると、新しい発見があるものだなと改めて感じた。
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ラスターデータの操作、分析用のPythonライブラリとGUIである「Raster Forge」を開発。
GISや既存のPythonライブラリは専門知識がいたり、使うためにある程度調査が必要であり、初心者にとって敷居が高いという課題の解決を目指す。
▼ 論文
#MonthlySatDataNews
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QGISのGeo-SAMプラグイン（QGIS上でSegment Anything Modelを動かすプラグイン）の環境構築に関して、pipではなくcondaを用いて行う方法をZennのスクラップに書きました。
個人的なメモですが、参考になる人がいれば幸いです。
ついに、QGIS上でSegment Anything Model (SAM) を動かすことに成功した！
以下のプラグインを使用しています。
RGB3バンド入力だけでなく、SAR画像の入力も考慮されていたり、CPUで動いたりと色々嬉しい機能がある。
下の動画もCPUで動かしてます。
#QGIS
#segmentAnything
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災害データを地図上に可視化することで興味を持つ人が増えるんだなと改めて思った。
面白いサービスだな。
/ 作品名「DP Note 災害データを可視化するサービスを開発しました。」
by
@hitoshi2sl
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衛星画像や空間ID、PLATEAU、Photorealistic 3D Tiles使ってこういうことが出来るんだという良い例だな。
/ スペクティとRESTEC、人工衛星とSNS情報から大雨時の浸水状況を３D化し再現
@PRTIMES_JP
から
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日経クロステックに空間IDの解説記事があるのは嬉しい！
/ 空間IDで空間属性情報を統一、ロボ活用などスムーズに
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本日から長崎県全域の3次元点群データが公開されたので、色々な場所をダウンロードしてCloudCompareで表示して楽しんでいる。
1枚目: ハウステンボス
2枚目: 針尾無線塔
3枚目: 島原城
4枚目: 平戸大橋（陸地部分しかない）
針尾無線塔の大きさを改めて感じた。
#オープンナガサキ #自由に使え
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Sentinel-2衛星画像からAIを用いて作成した10m解像度の土地被覆マップをEsri社がリリース。
Microsoft社のPlanetary ComputerでもCC BY 4.0ライセンスで公開されており、ダウンロードして利用可能とのこと。
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北海道と奈良県香芝市も点群データを公開していたのか。知らなかった。
というか、北海道庁総合政策部は点群データの他にもCS立体図やPLATEAU 3D建物データをFlatGeobuf形式に変換したものまで公開していて驚いた。
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！？
長崎県も3次元点群データをオープデータとして公開したのか。嬉しい！良い動きが出てきた感じがする。
文化財の方のプラットフォームも3Dモデル増えてきているし、点群データがどんどん増えていくな。
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MaoboxのGeocoding v6、日本の住所の99%以上をカバーってすごいことだよ！？
昨年度、ジオコーディングで疲弊したので、試したくなるな
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age+=1
お世話になった方々に感謝しつつ、これからも地理空間情報や衛星データの楽しさや利活用が広がるように、公私ともに尽力していきたいです！
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DSMやLiDARなどのセンサを使わずに、RGBの衛星画像から建物の高さ推定を行う論文。
Mask R-CNNを用いて、
1. 建物を抽出できるように転移学習
2. 1. からさらに建物高さの推定ができるように転移学習
といったように二段階の転移学習で実現している。
#MonthlySatDataNews
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MIERUNEさんと地理情報開発さんがQGIS上で作成した地図をAdobe Illustrator上で完全再現できるプラグインを共同開発したらしい！？
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深層学習を用いて3D点群のフィルタリングかぁ。色々な会社で既に取り組んでいるような気がする。
それにしても、深層学習モデルの結果の特性についてちゃんと理解していて、導入の仕方がうまいなぁと感じた。
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新しくできた国土交通省の水管理・国土保全局DXのページにSAR衛星を用いた浸水状況や土砂移動状況の把握事例について載っていた
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おっ！、MMRotateを用いた車両検出だ！
Oriented Bounding Boxだから車が密集している場合でもきれいに検出できるんだよな。
/ 駐車場に停まっている車両の検知精度アップ？ 衛星データによる車両の回転検知とその実装方法
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PLATEAU本届いた！
色々な意味でこれはアツい。
ボロボロになるくらい読んで、色々なツールを用いてPLATEAUのデータを使い倒したい。
#PLATEAU
#Scaniverse
#推し活スキャン ？
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Cross-View Geo-Localizationの論文紹介記事を宙畑さんで執筆させて頂きました。
簡単に言えば、「位置情報が付いていない地上画像や空撮画像の撮影位置を位置情報がある衛星画像などから推定する」ということをやっています。
多分、日本語ではこのタスクの論文紹介記事は初だと思います？
衛星画像や航空写真を使った地上での撮影画像の位置推定「Cross-Viewによる位置推定」関連論文まとめ
スマートフォンなど位置情報が付いていない画像を衛星画像などを使って、撮影位置を推定する「Cross-Viewによる位置推定」に関連する論文をご紹介いたします！
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高解像度リモートセンシング画像用にチューニングされた画像言語モデルであるGeoChatを提案。
リモートセンシング画像用のデータセットを作成し、既存の画像言語モデルであるLLaVA-1.5をファインチューニングすることで実現。
▼ arXiv
#MonthlySatDataNews
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すごい！
iPhone LiDARでスキャンしたデータがここまでPLATEAUのデータと違和感なく融合できると思っていなかった。
路地裏だとかアーケードの商店街とかPLATEAUのデータに無いようなところをスキャンしていきたいな。
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Microsoftが公開した建物フットプリントデータ。
世界中を対象に2014年から2021年のMaxarやAirbusの衛星画像をもとに作成しているとのこと。
ODbLライセンスで公開されており、無料でダウンロードおよび使用できます。
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航空写真だと河川のゴミはAIで検出できるのか。衛星画像でも同様のことが出来るか気になるな。
あと、“航空写真や衛星画像が万能ではないことは把握した上で、課題を解決することで現状よりも良くするにはどのようにすると良いか”は非常に大切な考え方だなぁと思った。
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Luma AIがリリースしたFlythroughsアプリで遊んでみた①
二子玉川にある帰真園で試してみたけど、水面や遠くの物体の再現具合が今までのアプリより段違いできれい！
#LumaFlythroughs
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そういえば、「所属上」は昨年度までいた衛星データを扱う部門から新しくできた本社組織に異動しました。
しかし、当面の間は昨年度までいた部署と兼務ということもあり、衛星データ関連のお仕事をするはずなので、引き続きよろしくお願いいたします？
（地理空間情報から離れることはたぶんないはず）
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ALOS-3活用も視野に入れてるのか。
今年度東京都も実証でやっていたのは盛土じゃなかったっけ？
/ 違法な盛り土を宇宙から監視 静岡県が実証実験へ | NHK
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Project PLATEAUの3D Tilesの配信URL、データ名称や市区町村名などと一緒にJSON形式で一覧が公開されている！
パースして自分が欲しいデータの配信URLを探すみたいな感じで使えそう。
旧配信URLは2023年度中に運用終了するそうです。
#PLATEAU
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OpenLayers、Leaflet、CesiumJS、Mapbox、MapLibreをJupyter環境上で動かすことができるのか。
まだ、完全なPython互換じゃないけど、今後が楽しみだな。
Introducing a new
#Python
package called mapwidget - creating interactive 3D maps in a Jupyter environment using popular JavaScript libraries, such as
#CesiumJS
,
#Mapbox
,
#MapLibre
,
#Leaflet
, and
#OpenLayers
GitHub:
#geospatial
#gischat
#anywidget
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既に道路整備に伴い取り壊されてしまった古墳を、調査時の写真から3Dデータとして復元・インターネット上で公開する静岡県菊川市の取り組みいいな。
SketchfabにてCC BY-NC 4.0ライセンスで公開されています。
↓ 表示してみた様子
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内山さんがPLATEAUアドベントカレンダーのQiita記事書いているだと！？
PLATEAUオルソがWMS形式で配信されはじめたり、PLATEAU VIEW 3.0のプロトタイプ版が公開されていたりと触りたいものがたくさんあるな。
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リモセン分野におけるTransformerのSurvey論文。
超高解像度の光学衛星画像、ハイパースペクトル画像、SAR画像それぞれで事例が載っているので、後でじっくり読む。
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10/2～10/3にNASA主導のハッカソン「Space Apps Challenge Toyohashi 2021」に参加させて頂きました。
初参加でしたが、GEEを用いて衛星データの簡単な解析であったり、現地調査したりと衛星データや地理空間情報に触れられて勉強になるとともにとても楽しかったです！
#SpaceApps
#SpaceAppsTOYOHASHI
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