概要 本書籍は、Pythonによる衛星データ解析に興味がある初学者に向けた入門書となっています。学校の情報の授業等で利用する際の副教材になることを意識し、衛星データだけでなくデータサイエンスの基礎的な内容も含めました。学校で地球環境やご自身が住んでいる地域がどのように変化しているか調べたい方はもちろんのこと、衛星データを使って何かビジネスを始めたい方にも読んでいただきたいと思っています。従来のデータサイエンスの教材の場合には身近なデータを利用することが難しかった中で、衛星データであれば身近な地域のデータを利用して解析することができます。少しのプログラミング変更で解析対象地域を変えることができるようになっているので、関心のある地域の変化についてぜひ調べてみてください。 こんな方にオススメ 人工衛星が地球を観測したデータはある程度まで無料で使うことができます。そうした衛星データをPythonプ

Tellus（てるーす） 概要 ⽇本最⼤規模のデータプラットフォーム。 経済産業省主導で、政府衛星データのオープン化を⾏い、関連事業の展開と衛星データの受託者を増やすことが⽬的である。 費用 2021年の3⽉まで無償というのは決定している。 商用利用 ⾼性能なデータ、コンピューティング環境を提供する。商業利⽤が可能。(同様に衛星データを閲覧できるものとして、Google Earth Engineがあるが、こちらは商⽤利⽤不可) SAR衛星データ、⾼解像度な光学情報を利⽤できる。 商業利用してほしい、という目的で公開している。 利⽤⽤途 建設情報への提供 農業保険 地上のデータと衛星データを融合して、災害の発⽣確率を予測 収穫時期の予測、たんぱく質の含有率、肥沃度、どこに植えていけばよいか 災害情報提供 マーケティング ⾞の数計測 都市計画⽀援 参考記事 https://sorabatake

2020年度にAIを活用した漁獲報告発行ツール「トリトンの矛」による実証を行ったオーシャンソリューションテクノロジー株式会社。水産物の魚種や漁獲量などを記載した漁獲報告というと、水産業の中でも事後処理的で事務的な作業に思えます。報告の自動化ツールがどのように、持続可能な水産業への支援や漁師さんの収益につながってくるのか、代表取締役の水上陽介さんにうかがいました。 2020年度「課題解決に向けた先進的な衛星リモートセンシングデータ利用モデル実証プロジェクト」に選定され、AIを活用した漁獲報告発行ツール「トリトンの矛」による実証を行ったオーシャンソリューションテクノロジー株式会社。水産物の魚種や漁獲量などを記載した漁獲報告というと、水産業の中でも事後処理的で事務的な作業に思えます。報告の自動化ツールがどのように、持続可能な水産業への支援や漁師さんの収益につながってくるのか、またAIと衛星データ

地理空間情報を扱う上で知っておきたいPythonライブラリ、GeoPandas入門~応用編・衛星データと組み合わせ~ 地理空間情報を解析する上で有用なPythonライブラリGeoPandas。後編では、衛星データとシェープファイルを組み合わせて解析することで、テーブルデータを作成することにチャレンジします。筆ポリゴンを任意の大きさのベクターデータで切り取り、切り取ったデータを用いて、衛星データをその範囲で取得し、NDVIの推移を求めます。 前編ではシェープファイルのような地図に重ねることのできる幾何的な情報を含んだデータと、単なるテーブルデータ（ただし、そのシェープファイルと同様のデータを含む場合。例えば都道府県の名称）を重ねて、作成したデータを描画するということを学びました。 後編となる本記事では、シェープファイルと同様に幾何的なデータを含みつつ、ラスターデータとして扱われているもの（代

さまざまなデータを地理空間情報として重畳する上で有用なPythonのライブラリであるGeoPandas。前編ではGeoPandasを用いたデータの描画方法など基礎的な扱い方を紹介し、後編では衛星データと組み合わせて解析結果を可視化する方法を紹介します。 Pythonで地理空間情報を行う場合、GeoPandasの使い方を覚えておくととても便利です。 例えば、都道府県別の気象データを持っていたとします。そのテーブルデータ(csv)には地理情報と言えば、都道府県の名称くらいしかありません。このような場合、これを日本地図の上に重畳して可視化することはできません。 しかし、このデータに地図上に描画できる情報を与えることさえできれば、好きなデータを地図の上に重ねることができます。このようなことをしたい場合に、GeoPandasの使い方を知っておけば助けになります。 今回は、簡単な例を通じて、GeoPa

元村さん協力の下、漁場を見つけるべく実際に衛星データで水温を確認します。手法としては、日本の衛星であるGCOM-W(しずく)とGCOM-C(しきさい)という２つの衛星データによって観測された水温を確認してから、衛星データを使って漁場を探してみることにします。 元村さんに協力いただき、魚が集まりやすい場所は水温に関係があり、衛星から取得できる水温でもある程度魚の漁場が取得できそうだと分かった宙畑編集部。 ※詳細は「衛星データで漁場を探して、実際に釣りに行ってみようvol.1 ~データ確認編~」を参照 今回も元村さん協力の下、漁場を見つけるべく実際に衛星データで水温を確認します。手法としては、日本の衛星であるGCOM-W(しずく)とGCOM-C(しきさい)という２つの衛星データによって観測された水温を確認してから、衛星データを使って漁場を探してみることにします。 1.1. 天気を確認する 今回

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【Tellusが大型アップデート！】Ver.1.1ではJupyter Lab、R言語に対応ほか各種データが追加されUI/UXも改善！ 2019年6月28日Tellusのバージョン1.1がリリースされました。バージョン1.1ではJupyter Lab、R言語への対応のほか、ASNARO-2のデータ200シーンを追加、新たに位置情報データの搭載、各種UI/UXの向上など、様々なコンテンツがアップデートされております！ 記事作成時から、Tellusからデータを検索・取得するAPIが変更になっております。該当箇所のコードについては、以下のリンクをご参照ください。 https://www.tellusxdp.com/ja/howtouse/access/traveler_api_20220310_ firstpart.html 2022年8月31日以降、Tellus OSでのデータの閲覧方法など使い

海洋資源計測学の第一人者であり、衛星データを用いた水産海洋情報サービス『トレダス』を中心となって開発した、北海道大学元北極域研究センター長の齊藤誠一教授にお話を伺いました。 衛星データの活用による発展が期待される分野の一つとされている漁業──その「暗黙知（＝経験や勘に基づく知識）の定量観測とモデル化・デジタル化」というプロセスにおける最新事情と課題、また今後の展望を知りたい。 ということで、海洋資源計測学の第一人者であり、衛星データを用いた水産海洋情報サービス『トレダス』を中心となって開発した、北海道大学元北極域研究センター長の齊藤誠一教授にお話を伺いました。 北海道大学大学院　研究推進支援教授。1981年北海道大学大学院水産学科研究科漁業学専攻博士課程単位取得の上退学、日本IBM東京サイエンティフィックセンター客員研究員。1984年日本気象協会研究所研究員。1993年北大水産学部助教授、

この記事は、 子育てエンジニア Advent Calendar 2018 の ８日目の記事です。 TL;DR この記事では、ITを使って 完全に無料で 時間を掛けずに 特殊な技能を使わず 現実的に入れる保育園を探す 方法を紹介します。 具体的には、Googleのサービスを駆使して、以下を作ります。 これを見ながら、全体の申込み倍率とその推移を見て自分たちの世帯がどれくらいリスクが取れるかを判断し、 「通える範囲で」「現実的に入れるチャンスがある」認可保育園を特定して申し込みます。 なぜやるのか？の前提が必要ない方は こちら からご覧ください。 はじめに：モチベーション 昨年の９月から４月（＝保育園にはいれるまで）にかけて、育児休暇を取得しました。 振り返ってみると、育児休暇はじっくり子供と向き合い、信頼関係を築く時間がとれた素晴らしい経験でした。 しかし休んでいる最中はやはり辛いことや不安

この記事はMERPAY TECH OPENNESS MONTHの15日目の記事です。 こんにちは。メルペイのPayment PlatformチームでPaymentServiceの開発を担当するエンジニアの @foghost です。 メルペイではマイクロサービスのアーキテクチャで決済システムを開発しています。その中でPaymentServiceは決済トランザクション管理の基盤サービスとして、下位層のサービス（外部サービスも含め）が提供する各種決済手段を利用して、上位層のサービス（メルカリ、NFC，コード払いなど）に必要な決済フローを共通APIとして提供しています。PaymentServiceが提供する決済処理に複数のサービスを跨いでお金の動きを正確に管理する必要があるので、作り始めた頃から決済トランザクション管理を最も重要な課題として、サービスを跨いでもデータの整合性が取れる仕組みを作ってき

衛星画像をダウンロードして解析する。お高いんでしょう……？と思われがちですが、そこそこの衛星画像とそこそこの解析であれば無料でいじることができるのです。 大学の先生のような特別な知識を持つ一部の限られた人だけが高価な衛星画像を解析する印象でしたが、近年では無料で利用できる衛星画像があり、また、個人で所有するPCのスペックの向上もあり、だれでも衛星画像が触れる世界ができつつあります。 今、衛星画像に注目が集まっています。 大学の先生のような特別な知識を持つ一部の限られた人だけが高価な衛星画像を解析する印象でしたが、近年では無料で利用できる衛星画像があり、また、個人で所有するPCのスペックの向上もあり、だれでも衛星画像が触れる世界ができつつあります。 本記事では、衛星画像を触る上で欠かせないツール”衛星画像解析ソフト”について、衛星画像解析初心者の筆者が調べてみた結果をご紹介します。 (1)衛

世の中には様々な種類の地図アプリがあります． こんにちは．ジオ鹿です． 地理地図界隈の業界に迷い込んだ私は，ふと「自分の地図の使い方」と「一般の人の地図の使い方」に大きな乖離があるのではないかと感じるようになりました． そこでTwitterで「ゆるふわ」な調査を行ってみました． 友達に「これってどう思う？」みたいな感じの聞き方です． 【ゆるーくお願い】 みなさんが使っている地図アプリに関して聞きたいです。 ・1番目に使う地図アプリ、2番目に使う地図アプリをあげてください ・それぞれ使う理由を教えてください 私の地図アプリの使い方があまりにも世離れしすぎているので、みなさんの使い分けを教えて欲しいです — ジオ鹿さん (@GeoDeer9215c) 2019年5月8日 このツイートは，日本地理学会をはじめ，多くの方に拡散していただいたおかげで，多くの方にレスポンスしていただいたりしました．

一週間に起きた国内外の宇宙ビジネスニュースを厳選してお届けする連載「週刊宇宙ビジネスニュース」は毎週月曜日更新！ 先週は、Amazon Web Services(AWS)が展開する「AWS Ground Station」が2か所でサービスインした、という話題と、SpaceXの通信衛星網「Starlink計画」最初の60機の通信衛星が打ち上げられた、という話題が重なりました。 まずはAWS Ground Station(地上システム)から。 Credit : Amazon Web Services 2018年に構想を発表してから約半年。 ついにAWSが発表していた、地上システムがサービスインしました。 計画されている12箇所の地上システムのうち、まずはUS-West-2（オレゴン州）とUS-East-2（オハイオ州）の2箇所から。 地上システムを利用するためには、事前に予約もしくはスケジュー

社内でKubernetesハンズオンをやってみたのでおすそ分け。 参加者6人からバンバン出てくる質問に答えながらやって、所要時間4時間ほどでした。 SpeakerDeckにも資料を上げています。 https://speakerdeck.com/ktam1219/yaruze-kuberneteshanzuon (2019/07/11追記) 続編書きました！ -> 今度はあんまりゴツくない！？「わりとゴツいKubernetesハンズオン」そのあとに ハンズオンの目標 Kubernetesとお友達になる イメージを掴む 触ってみる(ローカル・EKS・ちょっとGKE) 構築・運用ができるような気分になる 巷にあふれるKubernetesの記事・スライドが理解できるようになる EKSがメインになっているのは、会社の業務でAWSを使うことが多いからです。 純粋にKubernetesを勉強したいだけな

衛星データは波長の組み合わせ次第で見えるモノ・分かるコトの幅が拡がることも特徴のひとつ。今回は組み合わせの基礎と、初心者向け・玄人向けの組み合わせの一部をご紹介します。 マンガで技術をわかりやすく！ わかばちゃんと学ぶ シリーズ著者の湊川あい(@llminatoll)さんに本記事の概要をマンガ化していただきました。 まずはこちらをお楽しみください。 衛星データの波長について、興味を持っていただけましたでしょうか？ 本記事では衛星データの波長について、波長の組み合わせとその組み合わせで見えるモノ・コトをご紹介します。 ※そもそも衛星データの波長って？という方は「光の波長って何？ なぜ人工衛星は人間の目に見えないものが見えるのか」をご覧ください。 漫画でも描写されていますが、様々な波長を組み合わせてデータを見る面白さは、まるでお客様の気分に合わせてカクテルを作るバーテンダーのように、波長の特性

エンジニアの成長を支える1on1ワークショップ

NASAが月着陸船開発を11社に打診。官民共同プロジェクト「NextSTEP」とは？【週刊宇宙ビジネスニュース 5/13~5/19】 2019年5月16日、米国・NASAは次世代宇宙探査技術パートナーシップ（NASA’s Next Space Technologies for Exploration Partnerships 以下、NextSTEP）として、2024年までに再び有人月面着陸を目指すアルテミス計画の月着陸船の開発とプロトタイプの作成を米国企業11社に打診したことを発表しました。 NextSTEPはNASAの高度探査システム事業部が実施する官民共同プログラム。2014年に最初のアナウンスがあって以来、移住開発システム開発、電力と推進力における研究などさまざまな分野があります。 今回発表があったのは、Appendix Eの有人輸送システム分野。 選出企業は、 Aerojet Ro

機械学習Podcast「TWiML＆AI」で先週取り上げられた可視化ライブラリ「Yellowbrick」が非常に便利だったので紹介します！ちなみにPodcastには作者の1人であるRebecca Bilbroさんが出演しているので興味持った方は是非聞いてみてください。 twimlai.com www.scikit-yb.org Yellowbrickとは 一言で言うと、機械学習に特化した可視化ライブラリです。実装的な面で言うと(こちらの方がわかりやすいかもしれません)、scikit-learnとmatplotlibをラップして、scikit-learnライクなAPIで使うことができるものです。 例えば相関行列のヒートマップをプロットしたい場合は次のように書くだけでグラフを作ることができます。 visualizer = Rank2D(features=features, algorithm=