リモートセンシング処理中級
リモートセンシングによる樹高推定のフロー
LiDAR 点群データや複数ソースのリモートセンシング画像を使い、QGIS と Python を組み合わせて森林の樹高を推定する一連のフロー。
QGISPython（研究用スタック）
2〜4 時間 5 ステップワークフローを見る
NumPy / Matplotlib / SciPy / Pandas で、研究データ処理のあらゆる場面をカバー。
Python の科学計算スタックは、現在最も活発な研究ツールのエコシステムです。主なライブラリ：
環境は Miniconda で管理することをおすすめします。
LiDAR 点群データや複数ソースのリモートセンシング画像を使い、QGIS と Python を組み合わせて森林の樹高を推定する一連のフロー。
Sentinel、Landsat、ドローン画像を対象とした、前処理、サンプル作成、分類、精度評価のフロー。
顕微鏡画像、病害画像、粒子画像、組織切片を対象とした、セグメンテーション、計数、計測、統計のフロー。
表データや実験データから、特徴量の整理、モデルの学習、パラメータ調整、検証、結果の解釈までを行う、研究の予測モデリングに向いたフロー。