Ｐｙｔｈｏｎで学ぶ衛星データ解析基礎　環境変化を定量的に把握しよう

本書籍は、Pythonによる衛星データ解析に興味がある初学者に向けた入門書となっています。学校の情報の授業等で利用する際の副教材になることを意識し、衛星データだけでなくデータサイエンスの基礎的な内容も含めました。学校で地球環境やご自身が住んでいる地域がどのように変化しているか調べたい方はもちろんのこと、衛星データを使って何かビジネスを始めたい方にも読んでいただきたいと思っています。従来のデータサイエンスの教材の場合には身近なデータを利用することが難しかった中で、衛星データであれば身近な地域のデータを利用して解析することができます。少しのプログラミング変更で解析対象地域を変えることができるようになっているので、関心のある地域の変化についてぜひ調べてみてください。

※お届け日が変更になりました
12月17日→12月20日

目次

■第1章　解析環境の構築
1-1 解析環境を構築する
1-1-1 ローカルに解析環境を作成する
1-1-2 Tellusに解析環境を作成する
1-1-3 Gooble Colabを用いた基本操作
1-2 アカウント登録について
1-2-1 Tellus
1-2-2 Landsat
1-2-3 MODIS
1-2-4 Sentinel

・column　データサイエンティストの役割1　「衛星データを利用した研究例」
・column　データサイエンティストの役割2　「衛星データを用いた学習方法についての紹介」
・column　データサイエンティストの役割3　「目に見えない波長の情報の見える化」

■第2章　衛星データの基礎
2-1 衛星データの基礎
2-1-1 衛星データの種類
2-1-2 光学衛星が観測しているデータの種類
2-1-3 波長帯の組み合わせでわかること
2-1-4 水域の視認性を上げる
2-1-5 複数バンドを組み合わせた演算
2-1-6 利用する衛星データ
2-2 衛星データ解析の概要
2-2-1 衛星データ解析の流れ
2-2-2 衛星データの前処理までの流れ
2-2-3 解析からサービス提供までの流れ
2-2-4 ラスターデータとは？
2-2-5 ベクターデータとは？
2-2-6 さまざまな解析手法
・column　データサイエンティストの役割4「航空輸送産業×宇宙領域の可能性」

■第3章　衛星データ解析準備
3-1 衛星データを取得する
3-1-1 Sentinel-2について
3-1-2 Sentinel衛星シリーズとは
3-1-3 Copernicus Open Access Hubからの直接ダウンロード
3-1-4 APIでSentinel-2の画像を取得する1
3-1-5 APIでSentinel-2の画像を取得する2
3-1-6 対象領域の画像を表　ほか

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