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sentinel-hub/eo-learn

衛星地球観測画像を機械学習用の入力データに変換する、モジュール式ワークフローを構築するためのPythonフレームワーク。

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スター
1,258
フォーク
306
未解決の Issue
7
最終コミット
2 か月前

これは何？

eo-learnは、時空間衛星画像シーケンスにアクセスして処理するためのPythonパッケージ群です。処理は、衛星データの配列とタイムスタンプ、地理情報メタデータを格納するコンテナEOPatchを操作するタスクのワークフローとして記述します。一般的な処理には、雲のマスキング、画像の位置合わせ、特徴量の抽出、分類用データの準備などがあります。

eo-learnは、core、io、mask、coregistration、features、geometry、ml-tools、visualizationなどのモジュールで構成されています。ioモジュールはSentinel Hubのサービスからのデータ取得と、ローカルでの保存・読み込みを担います。オプションのextrasを追加すると、補間、クラスタリング、zarrストレージ、rayによる並列実行、プロットなどのタスクに必要な依存関係を導入できます。

eo-learnは、リモートセンシングを専門としない人にも扱いやすくすると同時に、専門家がPythonのコンピュータビジョン、機械学習、ディープラーニングのツールを活用できるようにすることを目指しています。PyPIまたはconda-forgeからインストールでき、Jupyterとサンプルノートブックを含むDockerイメージも利用できます。

主な機能

  • 01再利用可能なタスクをつないだワークフローで、衛星画像を処理できます。
  • 02EOPatchコンテナに、各エリアの配列、タイムスタンプ、地理情報メタデータを格納できます。
  • 03雲のマスキング、画像の位置合わせ、特徴量抽出に対応する組み込みタスクを備えています。
  • 04Sentinel Hubのサービスからデータにアクセスでき、ローカルでの保存と読み込みにも対応しています。
  • 05オプションのextrasにより、補間、クラスタリング、zarrストレージ、rayによる並列実行を利用できます。

ユースケース

  • 時系列衛星画像から土地被覆分類パイプラインを構築する。
  • 対象地域でNDWIなどの指標を計算し、水域をモニタリングする。
  • 機械学習モデル向けに、雲のない時系列データを準備する。
  • 大規模な衛星画像処理ワークフローを並列実行する。

トピック

#earth-observation#remote-sensing#satellite-imagery#machine-learning#geospatial#python#time-series#eo-data#eo-research#python-package

よくある質問

eo-learn とは？
衛星地球観測画像を機械学習用の入力データに変換する、モジュール式ワークフローを構築するためのPythonフレームワーク。 eo-learnは、時空間衛星画像シーケンスにアクセスして処理するためのPythonパッケージ群です。処理は、衛星データの配列とタイムスタンプ、地理情報メタデータを格納するコンテナEOPatchを操作するタスクのワークフローとして記述します。一般的な処理には、雲のマスキング、画像の位置合わせ、特徴量の抽出、分類用データの準備などがあります。
eo-learn は無料で使えますか？ライセンスは？
eo-learn は MIT ライセンスのオープンソースです。商用製品で使う前にライセンス条件を確認してください。
eo-learn は今もメンテナンスされていますか？
半年以内に更新あり。eo-learn の最終コミットは 2026年9月9日 です。
eo-learn は何に使えますか？
時系列衛星画像から土地被覆分類パイプラインを構築する。 対象地域でNDWIなどの指標を計算し、水域をモニタリングする。 機械学習モデル向けに、雲のない時系列データを準備する。 大規模な衛星画像処理ワークフローを並列実行する。
eo-learn はどこで入手できますか？
ソースコードとインストール手順は GitHub にあります：https://github.com/sentinel-hub/eo-learn

概要はプロジェクトの README をもとに AI が生成しています。GitHub の数値は毎日更新されます。

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