⭐️ СТРАНЫ / КОМПАНИИ / СПУТНИКИ

Страны: #австралия #германия #индия #иран #испания #канада #китай #португалия #россия #США #япония и т. п.
Но:
#корея обозначает Северную и Южную Кореи
#РБ — Республика Беларусь
#UK — Великобритания

Компании: #planet #maxar

Спутники: #landsat #sentinel1 #sentinel2

⭐️ ДЗЗ

Методы и приборы
#альтиметр
#гиперспектр — гиперспектральная оптическая съемка
#лидар
#оптика — мультиспектральная оптическая съемка
#радиометр — микроволновой радиометр
#dnb — ночная съёмка (day / night band)
#SIF — солнечно-индуцированная флуоресценция хлорофилла
#ro — радиозатменный метод
#SAR — радарная съемка
#InSAR — радарная интерферометрия
#LST — съемка в тепловом инфракрасном диапазоне
#GNSSR — ГНСС-рефлектометрия
#sigint — радиоэлектронная разведка

Виды орбит: #ГСО — геостационарная, #VLEO — сверхнизкая

#основы — обучающие материалы по ДЗЗ
#обучение курсы, обучающие сервисы и т. п.
#история — в основном, история ДЗЗ
#индексы — спектральные индексы
#комбинация — комбинации каналов

Данные
#данные — коллекции данных ДЗЗ, наземных данных, карты и т.п.
#датасет — набор данных для машинного обучения
Дополнительные хештеги, описывающие данные:
#LULC — Land Use & Land Cover
#осадки
#SST — Sea Surface Temperature
#nrt — (near real time) изображения, получаемые в режиме, близком к реальном времени
#debris — космический мусор
#границы — административные границы
#DEM — цифровая модель рельефа (ЦМР)
#keyhole — рассекреченные снимки разведспутников

Литература, справочная информация
#справка — спектральные каналы, орбиты спутников, поиск данных и т.п.
#обзор
#книга — текст книги прикреплён к сообщению.
Дополнительные хештеги:
#наблюдение — ресурсы для наблюдения спутников и орбиты спутников
#космодромы

#конференции — анонс конференций/семинаров/школ, посвященных ДЗЗ и анализ их материалов.
#конкурсы — анонс конкурсов/чемпионатов/олимпиад.
#МВК — материалы заседаний Межведомственной комиссии (МВК) по использованию результатов космической деятельности.

#снимки — поучительные (хоть в чем-то интересные) снимки, первые снимки

Программные инструменты / Языки
#нейронки #софт #GEE #R #tool #python
#ИИ #FM — Foundation Model (Remote Sensing Foundation Model)

⭐️ ОТРАСЛИ / ТЕМАТИЧЕСКИЕ ЗАДАЧИ

#археология #атмосфера #вода #война #засуха #климат #лед #лес #нефть #океан #оползни #наводнение #пожары #почва #растительность #севморпуть #сельхоз #снег
#AGB — надземная биомасса
#ЧС — мониторинг стихийных бедствий и катастроф
#GHG — парниковые газы
Отдельные газы: #CO2 #NO2
#энергетика — космическая энергетика
#SSA — Space Situational Awareness

Базовые модели дистанционного зондирования

Технологии искусственного интеллекта (ИИ) коренным образом изменяют область дистанционного зондирования. Традиционно, дистанционное зондирование опиралось на ручную интерпретацию данных и модели, ориентированные на решение конкретных задач. Эти модели требовали обширных наборов размеченных данных и значительных вычислительных ресурсов. Комбинация ИИ и глубокого обучения позволила сделать шаг вперед — появились крупномасштабные, предварительно обученные модели ИИ, способные выполнять широкий спектр задач с беспрецедентной точностью и эффективностью. Эти новые модели назвали базовыми моделями — Foundation Models.

Базовые модели в дистанционном зондировании позволяют использовать огромные объемы неразмеченных данных с помощью методов self-supervised learning. Модели могут применяться для решения различных задач, позволяя переносить знания из одной ситуации на другую.

В статье 📖 AI Foundation Models in Remote Sensing: A Survey (🔗ссылка) представлен обзор базовых моделей в области дистанционного зондирования, охватывающий модели, выпущенные в период с июня 2021 года по июнь 2024 года. Приведена классификация моделей на основе их применения в компьютерном зрении и специфических задачах. Рассмотрена архитектура, наборы данных и методы для предварительного обучения. С помощью сравнений производительности моделей показаны возникающие тенденции и успехи, достигнутые базовыми моделями. Обсуждены технические проблемы, их практические последствия и будущие направления исследований.

📊 Некоторые известные базовые модели дистанционного зондирования, выпущенные с июня 2021 года по июнь 2024 года (источник).

#FM

Awesome Remote Sensing Foundation Models

Коллекция статей, наборов данных, бенчмарков, кода и предварительно обученных весов для базовых моделей дистанционного зондирования (Remote Sensing Foundation Models, RSFM):

🖥 GitHub

Содержание:

🔹 Models
* Remote Sensing Vision Foundation Models
* Remote Sensing Vision-Language Foundation Models
* Remote Sensing Generative Foundation Models
* Remote Sensing Vision-Location Foundation Models
* Remote Sensing Vision-Audio Foundation Models
* Remote Sensing Task-specific Foundation Models
* Remote Sensing Agents

🔹 Datasets & Benchmarks
* Benchmarks for RSFMs
* (Large-scale) Pre-training Datasets

🔹 Others
* Relevant Projects
* Survey Papers

Данная коллекция ссылок создана во время работы над статьей:

📖 SkySense: A Multi-Modal Remote Sensing Foundation Model Towards Universal Interpretation for Earth Observation Imagery

В работе предложена SkySense — универсальная базовая модель, предварительно обученная на мультимодальном наборе оптических и радарных данных дистанционного зондирования.

#ИИ #FM

SpectralGPT — базовая модель для обработки спектральных данных

Большинство базовых моделей приспособлены к эффективной обработке RGB-изображений для различных визуальных задач, но существует пробел в исследованиях, ориентированных на спектральные данные, которые также дают ценную информацию для понимания сцены.

📖 SpectralGPT: Spectral Remote Sensing Foundation Model

Чтобы заполнить этот пробел, авторы ⬆️ создали универсальную базовую модель SpectralGPT, которая предназначена для обработки спектральных изображений дистанционного зондирования с помощью нового 3D-генеративного предварительно обученного трансформатора (generative pretrained transformer, GPT).

#FM