Здраствуйте, хотел бы начать с того что я не являюсь специалистом в сфере программирования, но меня очень интересуют данный вопрос по высокоточным геологическим исследованиям а именно геопространственное моделирование (каких либо данных)., изучал данную тему месяца два пришел к тому что не хватает знании. Скрипт который написал был собран по крупицам из разных статей, В итоге получилось это; 1) Задаю область интереса, 2) загружаю данные снимков (Sentinel, ALOS DSM), задаю им каналы которые нужны. 3) Узнал что лучший вариант для применения классификатора это проанализировать каждые данные снимков по отдельности а потом только их объединить и применить классификатор, и здесь возникают сложности с классификатором (создание выборки, обучение в классе, сбор обучающих данных итд итп)., как человеку который впервые взялся за это все кажется слишком сложным а еще сложнее когда нет нужной информации, надеюсь на вашу помощь. Заранее благодарю.
Здравствуйте! Лучше всео будет сделать безоблачный композит из снимков использовав один из методов понижения коллекции снимков. И уже к полученному единичному иображению применять алгоритмы классификации. Например, можно почитать про то здесь openmrv.org/web/guest/w/modules/mrv/modules_1/image-mosaic-composite-creation-for-landsat-and-sentinel-2-in-google-earth-engine
@@corytaylor8730 Сейчас как раз готовим такой курс. Предварительно будем запускать его в апреле. Тут можно ознакомиться с черновиком лендинга, он пока в разработке spacecognitioncourse.tilda.ws/ точная информация и ссылка на полый лендинг курса будет здесь на канале чере две недели t.me/space_cognition, также разместим на ютубе пригласительное видео.
Здраствуйте, хотел бы начать с того что я не являюсь специалистом в сфере программирования, но меня очень интересуют данный вопрос по высокоточным геологическим исследованиям а именно геопространственное моделирование (каких либо данных)., изучал данную тему месяца два пришел к тому что не хватает знании. Скрипт который написал был собран по крупицам из разных статей, В итоге получилось это; 1) Задаю область интереса, 2) загружаю данные снимков (Sentinel, ALOS DSM), задаю им каналы которые нужны. 3) Узнал что лучший вариант для применения классификатора это проанализировать каждые данные снимков по отдельности а потом только их объединить и применить классификатор, и здесь возникают сложности с классификатором (создание выборки, обучение в классе, сбор обучающих данных итд итп)., как человеку который впервые взялся за это все кажется слишком сложным а еще сложнее когда нет нужной информации, надеюсь на вашу помощь. Заранее благодарю.
Здравствуйте! Лучше всео будет сделать безоблачный композит из снимков использовав один из методов понижения коллекции снимков. И уже к полученному единичному иображению применять алгоритмы классификации. Например, можно почитать про то здесь openmrv.org/web/guest/w/modules/mrv/modules_1/image-mosaic-composite-creation-for-landsat-and-sentinel-2-in-google-earth-engine
@@space_cognition Благодарю за ваш ответ!
Ещё хотел узнать нет ли у вас платных курсов с обратной связью?
@@corytaylor8730 Сейчас как раз готовим такой курс. Предварительно будем запускать его в апреле. Тут можно ознакомиться с черновиком лендинга, он пока в разработке spacecognitioncourse.tilda.ws/ точная информация и ссылка на полый лендинг курса будет здесь на канале чере две недели t.me/space_cognition, также разместим на ютубе пригласительное видео.
@@space_cognition Круто!
Буду ждать с нетерпением.