Публикации по теме 'earth-observation'


Наблюдение за Землей и машинное обучение как ключевые технологии для отслеживания реализации Зеленой…
Подготовлено: Томом Хенглом (OpenGeoHub), Карсоном Россом (OpenGeoHub) и Валентиной Делконте (OpenGeoHub) Одной из ключевых целей крупнейших государственных миссий по наблюдению за Землей, таких как Коперник Европа , Лэндсат и им подобных, является предоставление справочной научной информации, позволяющей осуществлять мониторинг нашей изменяющейся окружающей среды за пределами границ (и за пределами видимого света!). Продукты на основе ЭО приобретают решающее значение для..
Информационный бюллетень по спектральному отражению № 27
Еженедельный информационный бюллетень по наблюдению за Землей Новости уровня 2 Planet приобретает Sinergise для расширения своей платформы анализа данных [ ссылка ] Planet Labs объявила о подписании соглашения о приобретении бизнеса Holding Sinergise . Первая 30-сантиметровая базовая карта глобальных изображений высокой четкости [ ссылка ] Компания Maxar анонсировала первую глобальную базовую карту спутниковых изображений с 30-сантиметровым разрешением высокой четкости (HD).
AI4EO — возможность для обеспечения устойчивости вычислений
В этом посте рассказывается, как наблюдение за Землей (EO), источники данных EO и как EO и искусственный интеллект (ИИ) можно использовать для обеспечения устойчивости вычислений. 20 июня 2020 г. • Сценаристы: Энтони Фаустин и Шридхар Кулкарни. Введение Вычислительная устойчивость фокусируется на разработке вычислительных моделей, методов и инструментов, чтобы помочь политикам разрабатывать более эффективные решения и политику для устойчивого развития. Развитие информационных и..
Как можно улучшить решения для наблюдения Земли в сельском хозяйстве с помощью машинного обучения
Как можно улучшить решения для наблюдения Земли в сельском хозяйстве с помощью машинного обучения Машинное обучение сыграло жизненно важную роль в развитии сельского хозяйства во всем мире. Оно помогло выявить и изучить модели землепользования, а также улучшить использование ресурсов. Машинное обучение и Наблюдение за Землей — мощные технологии по отдельности, но при совместной работе они очень хорошо дополняют друг друга. В то время как наблюдение за Землей помогает..
Встречайте нас на ESA Φ-week 2018
Европейское космическое агентство организует свое крупнейшее на сегодняшний день мероприятие Φ-неделя , которое пройдет с 12 по 16 ноября 2018 года во Фраскати, Италия. Наша команда Sentinel Hub будет там почти в полном составе, поэтому обязательно приходите и встречайтесь с нами. Наш вклад в мероприятие: Мы поддерживаем участников Phi Week Bootcamp услугами Sentinel Hub services . Вторник, 11:15, AI4GEO, зал Магеллана, Готовые к эксплуатации приложения для наблюдения Земли с..
Улучшение решений наблюдения Земли в сельском хозяйстве с помощью машинного обучения
Автор: Хамед Алемохаммад , главный специалист по данным, Radiant Earth Foundation Машинное обучение (ML) и наблюдение Земли (EO) - взаимодополняющие технологии. В то время как EO помогает нам понять естественные и антропогенные изменения на Земле, ML дает нам возможность анализировать огромные объемы изображений и строить новые модели для данных EO, что было бы очень сложно, если не невозможно, с использованием традиционных физических моделей несколько коротких лет назад. Обещания..
Европа сверху: машинное обучение в пространстве-времени раскрывает нашу меняющуюся среду
Подготовлено: Леандро Паренте (OpenGeoHub), Мартин Витьес (OpenGeoHub), Том Хенгл (OpenGeoHub), Кодрина Мария Илие (Terrasigna) и Мартин Ланда (CVUT Прага) OpenGeoHub совместно с партнерами CVUT Prague , mundialis , Terrasigna , MultiOne и GiLAB выпустили портал данных Open Data Science Europe 1 марта 2021 года. Он включает терабайты данных с координатной привязкой, доступных как оптимизированные для облака GeoTiffs и обслуживаемые через Geoserver. В предстоящие годы в..