植生図

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海老ノート•4年前

石川チャレンジ４：GoogleEarthEngineで地図化

やっとGEEに到達あーだこーだとやって、これで行きましょうと行くまでの体感が長かった。実際はそんなにかかってないんだけど。というわけで、GEEで分類します。見本があるのでそれに倣って書けば大丈夫。 developers.google.com 実際はこう。 //ポイントデータからラスタ情報を取得して教師データを作成 var trainingData = trainingLayers.sampleRegions({ collection: pointsInt, // 教師データのポイントのFeatureCollection（シェープファイル） properties: [label], // 分…

#GoogleEarthEngine#植生図#衛星画像

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海老ノート•4年前

石川チャレンジ３：Rで実験

教師データはいくつ？とりあえず10000のランダムなポイントでとしてはじめたんでした。で、サンプリングしてRに持ってきてみたんですけど、データの偏りがすごい。開放水域耕作地高木林湿地人工物水田草地低木林裸地 2723 225 5949 8 627 1083 236 231 82 いやー、どう考えても8点（湿地）だけではどうしようもない。なので100,000くらいに増やしてみたんです。が、そしたら後々のランダムフォレストの分類機を作る手順でデータ多すぎですエラーがでた。ちゃんと説明で、そういうことは止めてねと書いてあるので、するべきではありませんでした。これを踏まえて、元の…

#Google Earth Engine#植生図#衛星画像

海老ノート•4年前

石川チャレンジ２：なかなか始まらない

そう簡単にはいかないいや、わかってましたよ。そんなサクサクはいかないだろうなーと。でも思った以上に考えることやらケースが多くて、勉強・経験不足が露呈します。どこらへんがなのか、というのは追々として、これまでのあらすじを書いてみましょうか。作業手順 QGISで植生図のカテゴリをリクラス QGISでランダムにポイント発生させて、ポイントに植生クラスを付与、シェープファイルに書き出しシェープファイルをGEEに読み込む GEEで特徴量として使う衛星データを整理して、読み込んだシェープファイルにそのデータをくっつけるシェープファイルの各点のデータをcsvで書き出し。ダウンロードしてRでランダムフ…

#リモートセンシング#Google Earth Engine#植生図

海老ノート•4年前

石川チャレンジ１：土地被覆分類への道（予告）

リモセンと言ったら植生分類 GEEのチュートリアルその他で土地被覆分類の紹介は分かりやすくされていて、その通りに手軽にできます。分類のアルゴリズムも決定木、SVM、ランダムフォレスト…と各種揃っています。分類はQGISだとかRだとか無料のソフトを使ってもできるけど、GEEだとダウンロードや前処理の手間がいらないのがメリット。とはいえ、まああえて探求しようというほどには興味がなかったんだけど、これを見ていたらやってみたくなった↓。 www.mdpi.com GEEならば広範囲の分類もパワーで押し切ってできちゃうし、いろんなデータを手軽にくっつけたりできるのかと。というわけで、今回のテーマは、地…

#Google Earth Engine#リモートセンシング#植生図