satellite-imagery

Técnicas de deep learning com imagens de satélite e aéreas

TorchGeo: datasets, samplers, transformações e modelos pré-treinados para dados geoespaciais.

Segmentação semântica em imagens aéreas e de satélite. Extrai características como: edifícios, estacionamentos, estradas, água, nuvens.

Interface interativa para navegar por imagens de satélite globais em resolução total

Uma lista curada de ferramentas, tutoriais, código, projetos, links e recursos sobre Observação da Terra e imagens de satélite geoespaciais

Conjuntos de dados para aprendizado profundo com imagens de satélite e aéreas.

Uma lista curada e pronta para uso de Índices Espectrais para aplicações de Sensoriamento Remoto.

Especificação SpatioTemporal Asset Catalog - tornando ativos geoespaciais pesquisáveis e rastreáveis abertamente

Baixe e processe imagens de satélite em Python usando os serviços do Sentinel Hub.

[CVPR26] TESSERA é um modelo de fundação capaz de processar imagens de satélite de séries temporais para aplicações como classificação de solo e previsão de altura de copa. Desenvolvido na Universidade de Cambridge, ele permite a extração eficiente de padrões temporais de observação da Terra

notebooks interativos da Planet Engineering

Uma lista de conjuntos de dados geoespaciais abertos disponíveis na AWS, Earth Engine, Planetary Computer, NASA CMR e STAC Index

[IGARSS'22]: Uma rede siamesa baseada em Transformer para detecção de mudanças

Este repositório fornece uma lista abrangente de conjuntos de dados de satélite de radar e ópticos selecionados para detecção, classificação, segmentação semântica e segmentação de instâncias de navios. Esses conjuntos de dados são ideais para aplicações em visão computacional, aprendizado de máquina, sensoriamento remoto e análise marítima.

Lista curada de ferramentas, tutoriais e APIs incríveis para dados de satélite Copernicus Sentinel.

Implementação em PyTorch de ResUnet e ResUnet++

Séries temporais de imagens de satélite em R

Jupyter Notebooks e ferramentas Python de código aberto para análise geoespacial com Digital Earth Australia, Open Data Cube e Xarray