earth-observation

Các kỹ thuật học sâu với hình ảnh vệ tinh và trên không

Danh sách dài các công cụ và tài nguyên không gian địa lý

TorchGeo: tập dữ liệu, bộ lấy mẫu, phép biến đổi và mô hình được huấn luyện trước cho dữ liệu không gian địa lý

GeoAI: Trí tuệ nhân tạo cho dữ liệu không gian địa lý

Danh sách tuyển chọn các công cụ, hướng dẫn, mã, dự án, liên kết tuyệt vời về Quan sát Trái đất, Hình ảnh Vệ tinh Địa không gian.

Bộ dữ liệu cho học sâu với hình ảnh vệ tinh và trên không

GRASS - công cụ xử lý không gian địa lý mã nguồn mở và miễn phí

[ECCV 2026] Skyfall-GS: Tổng hợp cảnh đô thị 3D sống động từ hình ảnh vệ tinh

Đặc tả SpatioTemporal Asset Catalog - giúp các tài sản không gian địa lý có thể tìm kiếm và thu thập công khai

Danh sách và bản đồ của hơn 800 công ty tuyển dụng trong lĩnh vực không gian địa lý (GIS, Quan sát Trái đất, UAV, Vệ tinh, Nông nghiệp kỹ thuật số, v.v.).

Bộ công cụ Python để tinh chỉnh các Mô hình Nền tảng Địa không gian (GFMs).

Kho lưu trữ các tập lệnh tùy chỉnh để sử dụng với Sentinel Hub

[IEEE TGRS 2024] ChangeMamba: Phát hiện thay đổi viễn thám dựa trên mô hình không gian-thời gian trạng thái

Khung làm việc để xử lý dữ liệu vệ tinh SAR quy mô lớn

The Clay Foundation Model - Mô hình AI mã nguồn mở và giao diện dành cho Trái đất

PyGMTSAR (Python InSAR): Giao thoa kế vệ tinh mạnh mẽ và dễ tiếp cận

Chuỗi thời gian hình ảnh vệ tinh trong R.

Các Jupyter Notebook và công cụ Python mã nguồn mở để phân tích không gian địa lý với Digital Earth Australia, Open Data Cube và Xarray.