Space Cognition

🌍 Google Earth Engine — кладезь данных для моделирования! 🌱 В Google Earth Engine можно найти самые разнообразные данные, включая информацию о состоянии почв. Эти данные, например, используются в моделях Maxent или BIOCLIM для прогнозирования потенциального распространения видов, основываясь на данных о климате и других экологических переменных, и применяются для оценки экологических ниш и ареалов обитания. Мы создали небольшой скрипт, который загружает данные о содержании органического углерода, pH и плотности почвы по выбранной области. Для удобства работы с данными в GIS или других системах мы переименовываем каналы данных, добавляя понятные префиксы, и затем экспортируем эти данные на Google Диск. 📊 P.S. Удачи в ваших поисках, скачивании данных и моделировании — пусть ваш диск всегда будет готов к новым открытиям! 😉

📢 Коллеги, напоминаем, что уже завтра в 18:30 стартует наш курс! 🚀📚 https://space-cognition.com/#registration

🔥 Амазония в огне: самые разрушительные пожары за последние 20 лет! Более 13 миллионов акров тропических лесов сгорели, что вдвое превышает масштабы прошлых лет. 🌍 Мы использовали данные Landsat 9, чтобы визуализировать эти изменения через индекс NDVI. Исследуйте изменения ландшафта с помощью нашего кода и адаптируйте его для собственных задач, чтобы следить за глобальными экологическими изменениями. ⚡️ До старта нашего курса осталась всего неделя — не упустите возможность присоединиться! https://space-cognition.com/#registration

📊 NDVI: Следим за движением природы в режиме реального времени! Представьте себе: благодаря данным из космоса вы можете буквально "видеть", как природа оживает! В новом видео мы показываем, как с помощью индекса NDVI мы можем следить за тем, как в июне зелёная граница растительности медленно, но уверенно ползет на север России. NDVI можно использовать для анализа изменений в экосистемах, оценки урожайности и отслеживания последствий изменения климата. На предстоящем курсе мы будем работать и с другими вегетационными индексами, которые позволяют заглянуть за кулисы планеты и увидеть как работают природные механизмы.

🌍 Сегодня показываем как находить данные об осадках в каталоге Google Earth Engine и адаптировать код с помощью нашего помощника Гелиос! 💡Что вас ждет: ✅ Поиск данных в каталоге GEE ✅ Отображение данных на карте с помощью Python ✅ Взаимодействие с Гелиос: адаптируем код под свои задачи Напоминаем, что мы собираем интересные кейсы и вопросы, которые мы добавим в наши лекции!

💼 Практика у магистров МГУ 💼 Мы не только проводим обучение специалистов, но также читаем лекции студентам МГУ, знакомя их с современными программными продуктами, решающими задачи цифровизации в различных отраслях. 📚 На прошлой неделе Николай Никифоров провёл лекцию для студентов МГУ по теме цифровой трансформации в области инженерных изысканий. Ещё он рассказал о продукте Soilbox, которым занимается последние три года ⏳. 🚶‍♂️После лекции Николай, вместе со студентами и преподавателями, отправился в поле, где ребята активно тестировали новый продукт и делились своими впечатлениями 🤝. 🚀 А мы продолжаем подготовку к нашему курсу , напоминаем, что старт уже 8 октября! Не упустите возможность! ✏️

🌍 Анализируем кейс: Новая столица Египта! Сегодня разбираем впечатляющий проект строительства новой столицы Египта. Этот амбициозный план по созданию крупного мегаполиса буквально меняет лицо страны, и такие колоссальные трансформации можно отслеживать из космоса! 🚀 Мы находим снимки со спутника Landsat 8 🛰 и рассчитываем индекс застройки (NDBI) 📊, чтобы объективно оценить степень урбанизации. Также используем удобный виджет для отображения этих данных, чтобы легко следить за изменениями. ❓ У вас есть интересные проекты или данные, с которыми вы хотите поработать? Или, может, у вас есть кейсы, которые заслуживают внимания? Делитесь ими с нами в Telegram! ✉️ Мы с радостью рассмотрим самые захватывающие идеи и включим их в наши лекции на курсе. 🚀💡 https://t.me/space_cognition

✨ Всем привет! ✨ Готовы к новым открытиям? В новом видео вас ждет не только обзор инструментов Python и библиотек Google Earth Engine, но и увлекательное цифровое путешествие по Ликийской тропе — 550 километров захватывающих пейзажей и древней истории! 🌍⛰ Что будем делать? ✅Загружать векторные данные из OSM и kml🗺 ✅Подгружать данные об осадках и рельефе 🌧🏞 ✅Строить наглядные графики 📊 📅 Когда лучше отправляться в путь? 🧳 Что ждет на маршруте? 🔥 Как подготовиться к приключению? Ответы уже ждут вас в видео. Не пропустите! 🎥

✨ Всем привет! ✨ На вебинаре мы получили несколько вопросов по возможностям нашего AI-ассистента Гелиос 🤖. В этом видео разберем один из самых актуальных — про написание и тюнинг кода 💻. Гелиос не только поможет ответить на ваши локальные вопросы, но и проанализирует ваш код на наличие ошибок 🐛 и подскажет, как их устранить 🛠. 🎯 Чем нам особенно нравится этот подход — так это возможностью предоставить вам поддержку и ответ на ваш вопрос мгновенно ⏱, в любое время суток ⏳, что, безусловно, делает процесс обучения более удобным для всех слушателей курса! 📚 #Гелиос #AI #код #поддержка #support #разработка #SpaceCognition

Обратная связь и AI помощник 👋 Всем привет! Как и обещали, сегодня расскажем про обратную связь на курсе и нашего AI-ассистента — Гелиоса. Обратная связь будет в нескольких форматах: 🟡 Семинары — обсудим ваши вопросы и ошибки в режиме реального времени (все тарифы) 🟠AI-ассистент Гелиос — ваш умный помощник на курсе, доступный 24/7 для любых вопросов по курсу (Консультант и PRO). 🟢Личные консультации - 4 индивидуальные сессии (PRO) 🤖 Гелиос, наша AI-модель, станет вашим помощником на протяжении всего курса. Он будет помогать с анализом данных, подсказывать по домашним заданиям и давать полезные рекомендации. В следующих видео приведем примеры кейсов, с которыми мы будем работать - от анализа локальных точек до колоссальных трансформаций глобального масштаба

Структура курса 👋Всем привет! Делимся основными моментами из прошедшего вебинара 4 сентября. Наш курс состоит из 4️⃣ блоков. Каждый блок завершается семинаром. Всего будет 🔟 недель и 4 семинарских занятия длительностью до 2️⃣ академических часов каждый. 🟡 1. Python и GEE — основы 🟢 2. Космические снимки и тематические данные 🔵 3. Индексы и анализ векторных данных 🟣 4. Машинное обучение 💡 Эта структура поможет вам освоить работу с данными и инструментами, которые мы будем планомерно масштабировать от локального до глобального масштаба. 🌍 Готовы к новому этапу? 🚀 Записаться на курс. P.S. В следующих постах мы расскажем про варианты обратной связи и нашу AI-модель — Гелиос. Гелиос станет вашим интеллектуальным ассистентом на курсе 🤖🧠.

Всем привет! Напоминаем, что в 18:00 MSK (GMT+3) пройдет наш вебинар, на котором расскажем подробнее о курсе "Лаборатория GeoPython: Секреты Планеты". Мы поговорим о: ✅ Структуре курса ✅ Вариантах обратной связи. Расскажем о нашем интеллектуальном помощнике - Гелиос ✅ Преимуществе связки Python и API GEE И рассмотрим: ✅ Кейс 1 - В поход по Ликийской тропе ( geemap, ee, pandas, geopandas, shapely, osmnx, geopy, matplotlib) ✅ Кейс 2 - Город будущего: Новая столица Египта ( geemap, ee, ipywidgets, ipyleaflet) Ссылку для подключения к встрече выслали на указанные при регистрации потовые адреса. Пишите нам, если возникнут вопросы или трудности с подключением. https://t.me/space_cognition_info

👋 Всем привет! Мы давно не были на связи, так как активно готовили новый курс по анализу данных в Python. В этот раз мы будем совмещать возможности библиотек Google Earth Engine с неограниченным потенциалом Python. 🌍 Присоединиться к курсу могут все желающие. Базовые знания в программировании или науках о Земле приветствуются, но не являются обязательными. 📅 Начало курса - 8 октября 2024 года, в 18:30 MSK. Подробнее о курсе: https://space-cognition.com/ Регистрация на курс открыта до 8 октября 15:00 MSK. В сентябре мы проведем вебинар, где расскажем: 1️⃣ О структуре курса 2️⃣ Вариантах обратной связи 3️⃣ Обсудим некоторые кейсы из предстоящего курса Зарегистрироваться на вебинар можно по ссылке: Регистрация на вебинар. 🎓 Для всех наших выпускников мы предоставляем скидку 10% на новые курсы. Напишите нам в телеграм для получения промокода: https://t.me/space_cognition_info

Дорогие друзья, 6 сентября в 10:00 мы выступим в Мосгоргеотрест с темой: 🤖 Deep Learning для анализа данных LIDAR и АФС 🔍 Основные темы: • Свойства данных c высоким разрешением АФС и LIDAR • Отбор параметров и метаданных для обучения • Переклассификация точек .las с помощью Machine Learning • Перевод точек .las в растровые модели • Задача cемантической сегментации изображений (Image Segmentation) • Глубокие свёрточные нейронные сети (DCNN) для автоматического картографирования на многоканальных растрах 📺 Трансляция выступления будет проходить в телеграм-канале @soilbox