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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
著者 著者:田中 康平 , 著者:田村 賢哉 , 著者:玉置 慎吾 , 監修:宮崎 浩之
(概要)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...
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
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商品説明
(概要)
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。
(こんな方におすすめ)
・地球環境の変化を定量的に理解したいデータサイエンティストやエンジニアの皆さん
(目次)
第1章 解析環境の構築
1-1解析環境を構築する
1-2アカウント登録について
第2章 衛星データの基礎
2-1衛星データの基礎
2-2衛星データ解析の概要
第3章 衛星データ解析準備
3-1衛星データを取得する
3-2衛星データと地上データを組み合わせる準備
3-3GDALを使った衛星データ処理
第4章 衛星データ解析手法別演習[解析編]
4-1バンド演算について
4-2森林分野における衛星データ利用事例
4-3プランテーション林に開発された道路を抽出
4-4農業分野における衛星データ利用事例
4-5浜辺の侵食の様子を確認する
第5章 衛星データ解析手法別演習[教師あり機械学習編]
5-1線形回帰(回帰)
5-2サポートベクターマシン
5-3教師データの作成法
第6章 衛星データ解析 手法別演習[分類編]
6-1scikit-learnの活用と教師あり/なし学習
6-2決定木
6-3ロジスティック回帰(分類)
6-4ニューラルネットワーク
6-5ランダムフォレスト(分類)
6-6ナイーブベイズ
6-7k近傍法
6-8scikit-learnを使った教師なし学習
付 録
A-1CNN
A-2その他の教師なし学習
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