Google Earth Engine入門 -ゼロから始める衛星画像解析- | jkatagi's pages
# Google Earth Engine入門 -ゼロから始める衛星画像解析- 著者：片木仁、奈佐原 顕郎 このコンテンツは衛星画像解析（衛星リモートセンシング）を一般の方に慣れ親しんでもらうために書かれたものです。 解析ツールにはGoogle Earth Engine (opens new window)とJavaScriptを用います。 対象となる読者はプログラミング初心者を想定して書かれていますが、オブジェクト指向の知識が必要となる箇所が途中から出てきますので、適宜他の書籍やネットの文献に当たっていただければ幸いです。 コンテンツの一部は筑波大学の生物資源学類開設講義「水文学」で使用され、そのフィードバックを得て改良を加えてあります。フィードバックをくれた受講生の方々に感謝いたします。 また現在コンテンツの半分は誠意作成中です（書きかけと書かれた箇所とスクリーンショット）。誤字修正や
空間情報とAI技術｜株式会社パスコ
人工衛星、飛行機、ヘリコプター、ドローン、車両などの空間情報の収集手段が多様化し、それらの収集技術の進歩も伴い、得られる空間情報は爆発的に増加しています。 また、これらを処理するコンピュータ技術の進化は、解析処理におけるAI技術の実装を可能にしました。 深層学習（※1）手法の一つである畳み込みニューラルネットワーク（以下、CNN）（※2）は、画像認識分野で用いられ、大量の画像を学習した結果、画像を分類する能力は人間を超える性能を発揮すると言われています。このため、パスコでの取り組みでは、主にCNNを利用した画像解析を実施しています。 （※1）深層学習：機械学習手法のひとつ （※2）CNN：脳の視覚野の構造における知見を基に設計されている手法
Google、衛星画像のAI分析で太陽光パネル設置状況を見える化
米Googleは現地時間2017年6月12日、自宅屋根に太陽光パネルを設置すべきかどうか判断するのを支援する見積もりサービス「Project Sunroof」に、機械学習技術を利用した新機能「Data Explorer」を追加したと発表した。ユーザーは近隣の太陽光パネル導入状況を手軽に確認できる。 Project Sunroofは、自宅住所を入力すると、太陽光パネルを設置した場合の発電量や節約できる電気料金などを調べることができる。2015年に公開され、現在は米国50州の約6000万世帯をカバーする情報を提供している。2017年5月にはドイツにもサービスを拡大した。 Data Explorerは、機械学習技術と「Google Maps」および「Google Earth」の画像データを組み合わせ、地図上で太陽光パネルを設置している建物を赤いドットで表示すると同時に、地域における太陽光パネルの
アプリケーション開発者のセキュリティの管理
アプリケーション・セキュリティ・ポリシーの概要 安全なデータベース・アプリケーションを作成する最初のステップは、アプリケーション・セキュリティ・ポリシーの作成です。アプリケーション・セキュリティ・ポリシーは、アプリケーション・セキュリティの要件およびデータベース・オブジェクトへのユーザー・アクセスを規制するルールのリストです。 セキュリティ・ポリシーは、データベース・アプリケーションごとに立案する必要があります。たとえば、各データベース・アプリケーションには、アプリケーションの実行時に異なるレベルのセキュリティを提供する1つ以上のデータベース・ロールが必要です。データベース・ロールは、他のロールに付与するか、または特定のユーザーに直接付与できます。 (SQL*PlusやSQL Developerなどのツールを使用して)SQL文を制限なしで処理できるアプリケーションの場合でも、機密扱いのスキ
S-PLUS: Intro to SpatialStats INDEX
<BODY bgcolor="#ffffff"> <P> <IMG src="img/pageheader.gif" alt="［株式会社 NTTデータ数理システム］" height="23" width="556"> </P> <P> <IMG src="img/spatlogo.gif" alt="空間統計への招待" height="52" width="351"> </P> <HR align="left" width="560"> <H4>1. 空間統計学の概要</H4> <P> 1.1 <A href="1-1.html">空間統計とは</A><BR> 1.2 <A href="1-2.html">空間統計の主なモデル</A><BR> 1.3 <A href="1-3.html">空間統計の歴史</A> </P> <H4>2. S+SpatialStatsで扱えるデータ</H4>
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Using machine learning to help people make smart decisions about solar energy
