Анализ мультиспектральных спутниковых снимков

Цели урока

• Выберите три спектральных диапазона, которые важны для вашей конкретной задачи.
• Масштабируйте данные из каждого диапазона до стандартного целочисленного диапазона 0-255 и присвойте их каналам Красного, Зеленого и Синего нового изображения.

О чём урок

В этом notebook вы узнаете, как использовать возможности понимания изображений Gemini для мультиспектрального анализа и дистанционного зондирования. Дистанционное зондирование — это процесс получения информации об объекте или области без физического контакта с ними. По сути, это «видение» и измерение чего-либо на расстоянии. Наиболее распространенная форма дистанционного зондирования включает использование датчиков на спутниках для сбора данных о поверхности Земли. Наличие записи изображений поверхности Земли с течением времени позволяет нам отслеживать изменения, такие как: Где исчезают леса? Где происходят пожары? И отвечать на вопросы, такие как: Здоровы ли посевы на этом поле? Каков солнечный потенциал этой крыши? На все эти вопросы (и многие другие!) можно ответить с помощью спутниковых данных. Большая часть мощи этих спутниковых изображений заключается в их способности захватывать мультиспектральные данные. Вместо привычных вам 3 RGB-диапазонов, эти спутники могут собирать данные по множеству различных диапазонов электромагнитного спектра, включая те, которые невидимы для человека, такие как Ближний инфракрасный диапазон (NIR) и Коротковолновый инфракрасный диапазон (SWIR). Определенные длины волн полезны для конкретных сценариев использования, например: Здоровье растительности: Здоровые растения сильно отражают NIR свет. Изучая NIR диапазон, вы можете оценивать здоровье посевов или отслеживать вырубку лесов гораздо точнее, чем с помощью простой зеленой фотографии. Обнаружение воды: Вода поглощает инфракрасный свет, что облегчает ее отделение от суши, картирование пойм или даже анализ качества воды. Следы пожаров: SWIR диапазоны отлично проникают сквозь дым и позволяют выявлять недавно выгоревшие участки после лесного пожара. Идентификация материалов: Различные минералы и искусственные материалы имеют уникальные спектральные «отпечатки», что позволяет идентифицировать их из космоса. Мультимодальные базовые модели, такие как Gemini, обучены понимать RGB изображения, но не все эти другие возможные спектральные диапазоны. Однако, сопоставляя другие части электромагнитного спектра с RGB пространством и предоставляя инструкции, специфичные для предметной области, вы можете использовать понимание визуального пространства Gemini для zero-shot prompt'инга мультиспектральных изображений.

План урока

1. Что такое дистанционное зондирование?
2. Настройка
3. Установка SDK
4. Настройка вашего API ключа
5. Дистанционное зондирование с RGB изображениями
6. Дистанционное зондирование с мультиспектральными изображениями
7. Загрузка изображений
8. Создание мультиспектрального prompt'а