이 글에서는 아이폰으로 촬영한 HEIC 파일에서 깊이 맵과 메타데이터를 추출하여 OpenEXR 파일로 변환하는 파이썬 스크립트를 자세히 설명합니다. 저자는 oiiotool을 사용한 색 공간 변환 및 이미지 처리, exiftool을 사용한 메타데이터 추출 등 스크립트의 기능을 상세히 설명합니다. 또한 저자의 고성능 워크스테이션 설정 및 필요한 패키지 설치 단계도 소개합니다. 최종적으로 독자는 이 스크립트를 활용하여 아이폰 HEIC 이미지를 처리하고 더욱 전문적인 이미지 데이터를 얻는 방법을 배울 수 있습니다.
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이 게시물에서는 방콕의 Maxar 위성 이미지에 대한 Depth Anything V2 심도 추정 모델 테스트에 대해 자세히 설명합니다. 고성능 워크스테이션을 사용하여 저자는 먼저 큰 이미지에서 추론을 시도했지만 소스 이미지의 검은 영역이 모델을 혼란시켰기 때문에 실패했습니다. 작은 이미지로 두 번째 시도를 한 결과 훨씬 더 좋은 결과를 얻었고 심도 맵이 생성되었지만 높이 정보를 보정하려면 추가 처리가 필요합니다.
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이 게시물에서는 최근 지진 이후 미얀마와 태국의 Maxar 공개 위성 이미지에서 객체 감지를 수행하기 위해 Python 패키지 GeoDeep을 사용하는 방법을 자세히 설명합니다. 고성능 워크스테이션을 활용하여 저자는 GeoDeep에 통합된 AI 모델을 실행하여 자동차, 나무, 건물, 도로를 감지합니다. 결과는 모델에 따라 정확도와 효율성이 다르며 일부 모델에서는 누락된 감지 및 위양성이 나타나는 것을 보여줍니다. 이 실험은 위성 이미지 분석에서 AI 기반 객체 감지의 잠재력과 과제를 강조합니다.
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Wyvern은 위성 이미지의 위치와 캡처 메타데이터를 포함하는 메타데이터 카탈로그를 공개했습니다. Mapbox의 무료 지오코딩 서비스(월 10만 건 검색)를 사용하여 개발자는 이 메타데이터를 다운로드하고 각 이미지의 주소 정보를 지리적 위치 정보와 성공적으로 연결했습니다. 결과적으로 지리적 위치 데이터를 포함하는 33줄의 JSONL 파일이 생성되었습니다. 각 레코드에는 다양한 이미지 형식(GeoTIFF, 미리보기 이미지 등), 위도/경도 좌표, 경계 상자 등이 포함되어 있어 이후 데이터 시각화 및 분석을 용이하게 합니다.
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위성 설계, 제조, 위성체계 운영업체인 Satellogic은 "Satellogic EarthView"라는 이름의 오픈 위성 데이터 피드 프로그램을 발표했습니다. 이 프로그램에는 300만 개 이상의 위치에서 수집된 700만 개 이상의 고유 이미지가 포함되어 있으며, 1미터 해상도의 RGB 및 근적외선 이미지를 제공합니다. 저자는 Satellogic의 위성체계, 발사 이력, 오픈 데이터에 대한 액세스 및 처리 과정을 자세히 분석하고, 공간 분포와 시간적 범위를 강조하는 시각화를 생성했습니다.
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