remote-sensing
Dépôts open source suivis étiquetés remote-sensing, triés par étoiles.
Sujets associés
Sujets qui apparaissent souvent aux côtés de remote-sensing sur un même dépôt.
Ascensions récentes
Dépôts créés au cours des 90 derniers jours et étiquetés remote-sensing.
Aucun nouveau dépôt étiqueté avec ce sujet au cours des 90 derniers jours.
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Techniques d'apprentissage profond pour l'imagerie satellite et aérienne.
★ 10 241+1Évolution des étoiles sur les 7 derniers jours - #2
GDAL est une bibliothèque de traduction open source sous licence MIT pour les formats de données géospatiales raster et vectorielles.
★ 6 044+7Évolution des étoiles sur les 7 derniers jours - #3
Inférence par découpage/tuilage agnostique au framework, interface utilisateur interactive et graphiques d'analyse d'erreurs
★ 5 490+8Évolution des étoiles sur les 7 derniers jours - #4
Liste exhaustive d'outils et de ressources géospatiales.
★ 5 276+5Évolution des étoiles sur les 7 derniers jours - #5
TorchGeo : jeux de données, échantillonneurs, transformations et modèles pré-entraînés pour les données géospatiales
★ 4 168+6Évolution des étoiles sur les 7 derniers jours - #6
Un package Python pour l'analyse et la visualisation géospatiale interactive avec Google Earth Engine.
★ 4 022+2Évolution des étoiles sur les 7 derniers jours - #7★ 3 346+13Évolution des étoiles sur les 7 derniers jours
- #8
Une compilation complète et à jour de jeux de données, outils, méthodes, articles de synthèse et compétitions pour la détection de changements par télédétection.
★ 2 315+3Évolution des étoiles sur les 7 derniers jours - #9
Une bibliothèque et un framework open source pour l'apprentissage profond sur l'imagerie satellite et aérienne.
★ 2 242+1Évolution des étoiles sur les 7 derniers jours - #10
Une liste organisée d'outils, tutoriels, codes, projets et ressources sur l'observation de la Terre et l'imagerie satellite géospatiale.
★ 1 380+1Évolution des étoiles sur les 7 derniers jours - #11
Une liste organisée de ressources pour Google Earth Engine.
★ 1 238+0Évolution des étoiles sur les 7 derniers jours - #12
Jeux de données communautaires ajoutés par les utilisateurs et mis à disposition pour une utilisation à grande échelle.
★ 1 213+3Évolution des étoiles sur les 7 derniers jours - #13
Une plateforme avancée d'analyse de données géospatiales.
★ 1 197+2Évolution des étoiles sur les 7 derniers jours - #14
Jeux de données pour l'apprentissage profond avec imagerie satellite et aérienne.
★ 1 195+2Évolution des étoiles sur les 7 derniers jours - #15
Une liste prête à l'emploi d'indices spectraux pour les applications de télédétection.
★ 1 170+0Évolution des étoiles sur les 7 derniers jours - #16★ 1 157+3Évolution des étoiles sur les 7 derniers jours
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[ECCV 2026] Skyfall-GS : Synthèse de scènes urbaines 3D immersives à partir d'imagerie satellite
★ 955+6Évolution des étoiles sur les 7 derniers jours - #18
Collection de paquets Python pour l'analyse géospatiale avec des exemples de notebooks prêts pour Binder.
★ 901+3Évolution des étoiles sur les 7 derniers jours - #19
FarmVibes.AI : Modèles ML géospatiaux multimodaux pour l'agriculture et la durabilité
★ 895+0Évolution des étoiles sur les 7 derniers jours - #20★ 889+2Évolution des étoiles sur les 7 derniers jours
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🌍 Liste et carte de plus de 800 entreprises spécialisées dans les emplois géospatiaux (SIG, observation de la Terre, drones, satellites, agriculture numérique, etc.)
★ 889+1Évolution des étoiles sur les 7 derniers jours - #22★ 833+4Évolution des étoiles sur les 7 derniers jours
- #23★ 805+2Évolution des étoiles sur les 7 derniers jours
- #24
Apprentissage automatique pour données multivariées via la géométrie riemannienne des matrices définies positives en Python.
★ 775+0Évolution des étoiles sur les 7 derniers jours - #25
[CVPR 2024 🔥] GeoChat, le premier Large Vision Language Model ancré pour la télédétection
★ 751+7Évolution des étoiles sur les 7 derniers jours - #26
[CVPR26] TESSERA est un modèle fondamental capable de traiter des séries temporelles d'images satellites pour des applications telles que la classification des sols et la prédiction de la hauteur de la canopée. Développé à l'Université de Cambridge, il permet d'extraire efficacement les motifs temporels de l'observation de la Terre
★ 732+14Évolution des étoiles sur les 7 derniers jours - #27
Manipulation et visualisation de données LiDAR aéroportées pour les applications forestières
★ 709+3Évolution des étoiles sur les 7 derniers jours - #28
Un dépôt de scripts personnalisés à utiliser avec Sentinel Hub
★ 703+1Évolution des étoiles sur les 7 derniers jours - #29★ 682+5Évolution des étoiles sur les 7 derniers jours
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