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उपग्रह और हवाई छवियों के साथ डीप लर्निंग के लिए तकनीकें

TorchGeo: जियोस्पेशियल डेटा के लिए डेटासेट, सैंपलर्स, ट्रांसफॉर्म और प्री-ट्रेंड मॉडल

एरियल और सैटेलाइट इमेज पर सिमेंटिक सेगमेंटेशन। इमारतों, पार्किंग लॉट, सड़कों, पानी, बादलों जैसी विशेषताओं को निकालता है।

वैश्विक, पूर्ण-रिज़ॉल्यूशन उपग्रह छवियों को ब्राउज़ करने के लिए इंटरैक्टिव इंटरफ़ेस

अर्थ ऑब्जरवेशन, जियोस्पेशियल सैटेलाइट इमेजरी के बारे में शानदार टूल, ट्यूटोरियल, कोड, प्रोजेक्ट, लिंक और सामग्री की क्यूरेटेड सूची।

उपग्रह और हवाई imagery के साथ डीप लर्निंग के लिए डेटासेट

रिमोट सेंसिंग अनुप्रयोगों के लिए स्पेक्ट्रल इंडिसेस की उपयोग के लिए तैयार क्यूरेटेड सूची।

SpatioTemporal Asset Catalog विनिर्देश - भू-स्थानिक संपत्तियों को खुले तौर पर खोजने योग्य और क्रॉल करने योग्य बनाना।

Sentinel Hub सेवाओं का उपयोग करके Python में सैटेलाइट इमेजरी डाउनलोड और प्रोसेस करें।

[CVPR26] TESSERA एक फाउंडेशन मॉडल है जो भूमि वर्गीकरण और कैनोपी ऊंचाई भविष्यवाणी जैसे अनुप्रयोगों के लिए टाइम-सीरीज़ सैटेलाइट इमेजरी को प्रोसेस कर सकता है। University of Cambridge में विकसित, यह अर्थ ऑब्जर्वेशन से टेम्पोरल पैटर्न निकालने में सक्षम है।

Planet Engineering की ओर से इंटरैक्टिव नोटबुक।

AWS, Earth Engine, Planetary Computer, NASA CMR, और STAC Index पर उपलब्ध ओपन जियोस्पेशियल डेटासेट की सूची।

[IGARSS'22]: चेंज डिटेक्शन के लिए एक ट्रांसफॉर्मर-आधारित सियामीज़ नेटवर्क

यह रिपॉजिटरी जहाज का पता लगाने, वर्गीकरण, सिमेंटिक सेगमेंटेशन और इंस्टेंस सेगमेंटेशन कार्यों के लिए क्यूरेट किए गए रडार और ऑप्टिकल सैटेलाइट डेटासेट की एक व्यापक सूची प्रदान करती है। ये डेटासेट कंप्यूटर विज़न, मशीन लर्निंग, रिमोट सेंसिंग और समुद्री विश्लेषण में अनुप्रयोगों के लिए आदर्श हैं।

Copernicus Sentinel सैटेलाइट डेटा के लिए बेहतरीन टूल्स, ट्यूटोरियल्स और APIs की क्यूरेटेड सूची।

ResUnet और ResUnet ++ का Pytorch कार्यान्वयन

R में सैटेलाइट इमेज टाइम सीरीज

Digital Earth Australia, Open Data Cube और Xarray के साथ भू-स्थानिक विश्लेषण के लिए ओपन-सोर्स Jupyter Notebooks और Python टूल