できるはずだけど面倒くさそうと思っていた 画像処理でおなじみ大津の二値化。考え方はシンプルだし、GoogleEarthEngineでできるんだろうけどコード書くの面倒だなと。以前八郎潟の湛水の有無を見るのにSARデータ使った時にも、二値化したいと思っていたけど…

SDM界の iris こと Bradypus とりあえず動かせるかみるために、分布推定モデルでお題になるミツユビナマケモノ Bradypus のデータを使ってやってみる。 お手本はRのライブラリ dismo を使ったSDM各種を解説したページから。 rspatial.org データの準備 ミツ…

できるんだろうなと思っていたら この間のランダムフォレスト回帰で思ったのが、分布推定モデル（SDM）できそう。で、検索したらありました。 Crego, R. D., Stabach, J. A., & Connette, G. (2022). Implementation of species distribution models in Goog…

人口データの準備 前回のとおり、e-statからデータをダウンロード。具体的には、関東地方7都県の4次メッシュの人口データとshpファイルをダウンロードして、Rを使って各メッシュの人口と中心座標をまとめた1枚のcsvファイルを作りました。 そこから、まずは…

できたらいいな、できるはずと思っていました GoolgeEarthEngineでランダムフォレストの分類ができるのだから、回帰もできるんじゃないかとは思っていたんですがググってもやり方が出てこなくってあれー？と思っていました。線形回帰はできるっていうのは知…

森林の種類で違うかはわからない 何か所で見てみたけど、いまいちわからない。 というのは、斜面の方位とか傾斜の大きさでVVもVHも相当影響を受けていて、森林の種類の違いなのか分からなかった。 グラフでも画像でもいまいち。切り取り方がへたくそなのか。…

八郎潟のSAR画像が面白かった 前回見た八郎潟が面白かったので、詳しくみる。 何が面白かったって、あるタイミングで黒い部分が一気に増えたこと。これは田んぼに水を張ったからだと思う。 Sentinel-1 VV の八郎潟（再掲） 時系列グラフを見る 八郎潟の田ん…

アニメーションにするといいらしい 前処理について理解が少し進んだので、データを見てみる。 が、何をみてるかよくわからない。教材動画ではアニメーションにするとわかりやすいといっているので、やってみる。 コードはスライドが公開されているので、そこ…

DEMの違い：SRTMとALOS Google Earth Engineに入っている全球で使えるDEMは2種類。どちらも解像度30mだけど、SRTMはおよそ90m解像度のものを内挿してして30m1に、ALOSのは2.5m？だかの高精細なものをアップスケールして30mにしているという違いがある。この…

Radiometric Terrain Flatteningがよくわかってない さて、次の補正ですが、何をどうする補正かよくわかっていません。そもそも日本語で何というのか、わかってません。超おおまかな理解としては、斜面だとマイクロ波の入射角が変わるから真の（水平面だった…

複数画像ImageCollectionのmean()とmedian()はどうだろう？ SARの勉強シリーズ１回目でも触れたけど、論文によっては複数画像の平均値だったり、一筆の畑の平均値だったりを使うことでスペックルノイズに対処しているのがある。どのくらいノイズ除去効果があ…

フィルタリングの効果を見てみたい ちょっと前に公開されたGoogle Earth Engineで使えるSentinel-1の前処理法を使ってフィルタリングする。以前の続きです。 前処理法はこちら https://github.com/adugnag/gee_s1_ard フィルタリングの方法は5種類 スペック…

正直言ってよくわかっていない スペックルノイズ、あるというのは認識できるんですが、どうやって発生するかというのがわからない。 チュートリアルをやってみたところ、自信がどんどんなくなりました。 developers.google.com チュートリアル自体は素晴らし…

SAR勉強シリーズを始める ちょっと勉強したいと思ったら結構なボリュームを勉強しないと分からないことが片付かないSAR。ちょっとずつやれば、そのうち理解が深まるんじゃないかと期待してシリーズを始めることに。まず、前回ノイズとエラーの原因として挙げ…

とっつきにくいイメージのSAR 前からいじってみたかったんだけど、よくわかんないので敬遠していたSAR。教科書や参考になるサイトを見ても数式やギリシア文字が登場し、ふーっとため息をつくばかり。成長を拒否するような自分には困ったものです。いろいろ扱…

そんな簡単にはいかない 簡単そう、お手軽そうと思って始めましたが、予想より３倍くらいは大変でした。なんで大変だったんかなと思いだしてみます。 分析に時間がかかる サクサク進まないと感じた理由が時間がかかること。GGEで8000点を使って石川県サイズ…

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…

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…

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。…

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…

Google Earth Engineで使える線形回帰は４種類 GEEのガイドでは次の4種類のメソッドを使った線形回帰が紹介されている。これまでも使ったけど、係数以外の返り値がどうなってるのか詳しく見たい、似たように見えるけど、どこが違うのか見たいというのがやり…

NDVIの波から直接いけるんじゃない？ 前回悟ったように、そしてまとめたように数年分のデータをまとめれば波の形が見えてくる。Harmonicモデルをあてはめてピークの高さや時期を抽出したけど、波がみえてるんだったら、そこから直接取ればいいんじゃないと。…

目的はなんだっけ？ 前回までで、このまま進めてもダメだなと思って気づいたんです。目的はなんだったっけ？そう、調和解析やってみるってことだった。そして、それは達成済みだった。 で、なんで今行き詰ってるのかなと思うと、山梨のデータをきれいにした…

どうして、うまくいかないのか 問題のある前回の続きですが、この雲でダメなデータを何とかする必要があるわけです。考えた対処方針は３つ。 時間を延ばす：重くなるから5年分でやったけど、もっと長期間にすれば晴れてる日がたくさんあるかも。 前処理方法…

実際にやってみたい いろんな手をみてみたので、一通り流れでやってみたくなりました。場所はとりあえず山梨県。山も街もあるし、広すぎないし、行ったことがある。決まりですね。 NDVIの時系列を見てみたい 5地点を代表として 山と街とかでNDVIのパターンは…

しょうがない、見てみるか 以前のチャレンジでMODISのQAバンドをのぞいてみたけれど、面倒くさいからやりませんと書いたけど、やっぱ目を通しておこうかなと思い直した。移動平均的なスムージングなどに、例えば「1: Marginal data, useful but look at deta…

ほかに方法はないものか 前回のチャレンジでは空白域ができちゃったもんで、なんか別の方法はないかなーと考えてみる。まあ、簡単なのは、QAのデータの判定を甘くする。Good dataに加えてMarginal dataをいれちゃえばいい。でも、「useful but look at detai…

ノイズはいらない この間のチャレンジでは、結局ノイズが悪さをしてるっぽいね、とのことだったので、取り除きたいところ。でもって、データカタログを見てみると、DetailedQAとSummaryQA っていうバンドがあるみたい。 QAのバンド この二つのバンドの説明を…

今回のお手本 何やったらできるのかわからないので、Nick Clinton先生の動画を道しるべとして作業します。動画のデモで使用しているのはランドサット画像、場所はサンフランシスコ周辺です。NDVIのピークの高さとかピークの時期とか取り出しています。 日本…

これまでのあらすじ いろいろあって、ここのところGoogle Earth Engineを勉強中です。チュートリアルや説明書？は結構充実しているので、最初はサクサクできて楽しい。が、そこから一歩進もうと思うと、難しいことはわからない。初心者脱出には時間がかかり…