📰 概要
衛星データを使って地球環境の変動について観察したいと考えたり、自身の研究に地球規模のマクロな視点を取り入れたいと考えたことはありますか。

本書はGoogle Earth Engine（GEE）というツールを使った機械学習や時系列解析の手法を解説しています。

この機会に是非、衛星データ解析を始めてみませんか。

👫 対象とする読者
・衛星データ解析を扱ったことがないが興味がある人
・機械学習や時系列データ解析に挑戦したい人
・地球環境の変動に興味がある人
・自分の研究に地球規模のマクロな視点を取り入れたい人

💰 販売価格
期間限定で ¥2500→¥800 (約70% OFF!!)で販売しております！

本技術書は随時アップデートされていきます。
一度購入された方はアップデートされたとしても追加料金は発生しませんのでご安心ください。

📰 アップデート情報
2024/10/28: リリースしました！
2025/1/27: 4章と5章を追加しました！

Pythonでやってみる衛星データ解析入門【機械学習＆時系列解析】

まえがき

構成(目次)

📘 第1章：ランダムフォレストで土地被覆分類を行う

📰 土地被覆分類とは？

📰 ランダムフォレストとは？

📰 GEEでのランダムフォレストによる土地被覆分類の実装

📰 コードの解説

📘 第2章：CARTで土地被覆分類を行う

📰 CARTとは？

📰 GEEでのCARTによる土地被覆分類の実装

📘 第3章：HANTSを用いた時系列補正

📰 HANTS法とは？

📰 HANTS法の実装方法

📘 第4章：Savitzky-Golayを用いた時系列補正

📰 Savitzky-Golayフィルタとは？

📰 Savitzky-Golayの実装方法

📘 第5章：STLを用いた時系列分解

📰 時系列分解の意義

📰 STLとは？

📰 STLの実装方法

あとがき

python

機械学習

時系列解析

googleearthengine

衛星データ解析

LabCode（ラボコード）