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6月以降のMedium記事

6月に株式会社HeliosのMediumを立ち上げ、これまでに10個の記事が投稿されました！今回はそれぞれの概要を紹介いたします。




  • Unpacking the Four Layers of Autonomous Mobile Robot Systems 我々の生活や経済活動に必要不可欠となっているロボットは、これらの機械はどのようにして複雑なミッションを自律的な行動へと変換しているのでしょうか？この記事では、この技術がどのように機能するのかをより明確にご理解いただくため、4つの重要な各層に分けて掘り下げていきます。 https://medium.com/helios-techblog/unpacking-the-four-layers-of-autonomous-mobile-robot-systems-eeadc7bb326f


  • Hyperspectral Data Analysis: Dimensionality Reduction using PCA 衛星データの一つであるマルチ/ハイパースペクトルデータは広い波長幅を多くのバンドに細分化して観測しています。このデータはデータ量が非常に大きくなるため、次元削減という手法を用いることがあります。この記事では、最も基本的な次元削減手法の一つである主成分分析（PCA）に焦点を当て、その仕組みを解説し、ハイパースペクトルデータへの応用例を紹介します。 https://medium.com/helios-techblog/hyperspectral-data-analysis-dimensionality-reduction-using-pca-dac4c8728ca6



  • Spatial Resolution in Satellite Imaging 空間分解能は、宇宙からどれだけ詳細な情報を捉えられるかを決定する、衛星画像における最も重要な要素の一つです。この記事では、衛星画像の空間分解能に関する基礎知識を解説し、その主要な原理と向上させるための手法について説明しています。 https://medium.com/helios-techblog/spatial-resolution-in-satellite-imaging-6a3365347ff8

  • Your First Steps with SAM: Segmenting City & Farmland from Satellite Views 衛星画像の分析のほとんどは、画像内の物体や領域の輪郭を正確に描き出す「セグメンテーション」という技術に基づいています。このセグメンテーション技術はMeta AIのSegment Anything Model (SAM)の登場によって大きなブレークスルーをもたらされました。本記事では、都市部や農地の衛星画像セグメンテーションへのSAMの応用を実証することで、その可能性を探ります。 https://medium.com/helios-techblog/your-first-steps-with-sam-segmenting-city-farmland-from-satellite-views-92b81fc5daec

  • IGARSS 2025: Key Trends Shaping the Future of Remote Sensing 毎年夏、IEEE国際地球科学・リモートセンシングシンポジウム（IGARSS）には研究者、業界のリーダー、実務者が一堂に会し、地球観測における最新の進歩について情報交換を行います。この記事ではブリスベンで開催されたIGARSS 2025についてレポートしています。 https://medium.com/helios-techblog/igarss-2025-key-trends-shaping-the-future-of-remote-sensing-dadeb3738049

  • The Growing Need for Harmonized Multisensor Satellite Data 衛星による地球観測は、データは豊富にあるものの、それらが断片化している時代に突入しています。この状況はチャンスを生み出す一方で、「異なるセンサーからのデータをどうすればシームレスに組み合わせられるのか？」という新たな障壁も生み出しています。これらをまとめる方法について記事で解説しています。 https://medium.com/helios-techblog/the-growing-need-for-harmonized-multisensor-satellite-data-fca968b364b9

  • Creating a Flood Map Simulation with QGIS 洪水は最も被害の大きい自然災害の一つであり、浸水想定区域を地図化することは、計画策定やリスク管理に不可欠です。オープンソースのGISプラットフォームであるQGISを使えば、標高データと簡単な分析ツールを用いて、洪水のシナリオをシミュレーションすることが可能です。この記事ではその具体的な方法について解説しています。 https://medium.com/helios-techblog/creating-a-flood-map-simulation-with-qgis-8a9beed0a2b8




 
 
 

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