Jupyter NotebookでGoogle Earth Engineのデータを対話的に解析・可視化するPythonパッケージ。
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#remote-sensing
リモートセンシングツールは、衛星画像や航空写真を読み込み、解析やモデルの学習に使います。モデルを作るならPythonライブラリ、主に地図作成や分析を行うならGUIアプリが向いています。TorchGeoはPyTorch用のデータセット、サンプラー、学習済みモデルを提供します。segment-geospatialはMetaのSegment Anything Modelを衛星・航空写真に適用し、地理参照付きのマスクを生成します。RustGISは純粋なRustで書かれたデスクトップ・WebGISで、QGISやArcGISの代替を目指しています。
Jupyter NotebookでGoogle Earth Engineのデータを対話的に解析・可視化するPythonパッケージ。
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。
航空RGB画像から樹冠や鳥などの生態学的対象を検出する、torchvisionベースのPythonパッケージ。
衛星画像や航空写真などの地理空間画像にMetaのSegment Anything Model(SAM)を適用し、ジオリファレンス付きマスクを生成するPythonパッケージ。
地理空間データやリモートセンシングデータ向けのデータセット、サンプラー、変換処理、事前学習済みモデルを提供するPyTorchドメインライブラリ。
地理空間データのマッピング、分析、共有に使える、純粋なRust製のデスクトップ・Web GIS。スクリプト実行可能なコマンドとAIアシスタントを備えています。