データ前処理編～衛星画像データと深層学習による湖水のクロロフィル濃度推定～ - Qiita

概要 衛星画像データと深層学習による湖水のクロロフィル濃度推定の研究を行っております。 衛星画像データを取得し、衛星画像データから該当する水質拠点の緯度経度を指定して抽出したピクセル値（ＤＮ値）や、雲の情報を元に表を作成しました。これからまたディープニューラルネットに学習させるために、データの前処理・成形したいと思います。その時役に立ったPythonプログラミングモジュールやメソッド等について今回は記述していきたいと思います。 元になるデータ表 こんな感じのデータを作成しています。 左から、衛星画像データ取得日、水質拠点、水質拠点の緯度経度、衛星画像データのバンドタイプ、抽出したピクセル値（ＤＮ値）、cloud 雲情報（0 or 1 雲だったら1、じゃなかったら0)、terrian（陸かどうか）, cloudconfidence(雲である確率。00 不確定 01 雲の可能性低い 10 雲の