miha

@марлезонскийбалет единственное, что не могут делать стрижики в воздухе - откладывать и высиживать яйца.

@марлезонскийбалет как устанут, так и отдохнут) В чем проблема-то?

а сколько по догелю стрижи летают от рождения и до гнездования?

@марлезонскийбалет директор науки сказал?

Стрижики по несколько лет находятся в воздухе, даже спать умудряются.

У женщин нет души и сострадания.

@Ст@сЯ какой-то набор стереотипов у Вас. Вы же шутили когда писали?

Южный колорит.

а гниды, кто устоил вброс грамотно сработали. Выбрали время специально чтобы 1)подгадать под квартальные премии 2)подгадать под конец месяца (сегодня-завтра организации отдают распоряжение на выплату зарплат т.к. банковский перевод работникам придет ровно к концу месяца) 3) исходя из двух вышенаписанных у людей, "потенциально", не будет денег на майские праздники. Синергический эффект, тройной урон! Эффективнее было бы тольк за три дня до нового года

@batobato Не все так плохо) В природе почти не встречается прямых линий и поэтому любой прямоугольник или полоска открытой почвы можно однозначно отнести к вырубкам и путям по которым волочат стволы деревьев. Если будет будет финансирование и интересная задача, то могу раздобыть снимки с разрешением примерно метр.

@Ефросиньюшка почитай отрывок (не очень захватывающий) http://storage.piter.com/upload/contents/978549601166/978549601166_p.pdf

1. Вначале выбираем территорию и в data range желаемую дату 2. В data sets - data set search пишем интересующий нас спутник 3. В additional criteria выбираем cloud cover (облачность) - меньше 10% и day\night indicator - day 4. Смотрим результаты 3.bmp

@batobato Гранты РФФИ по этой теме вы вряд ли выиграете. Краудфандинг - интересная идея. А вот реальная задача, это обнаружение и классификация дикоросов. 1. Выехать на местность, найти четыре-пять полян монорастений, записать координаты. 2. Использовать эти поляны в качестве тестовых полигонов и провести классификацию по тестовым полигонам. 3. Если второй шаг прошел быстро, то съездить до новых участков и проверить правдивость результатов 4. Продавать данные, патентовать методику, писать статьи

@Ефросиньюшка серия для чайников - обучение на пальцах. Тут переводная серия new scientist. Серия научно-популярный книг с немного более высоким уровнем вхождения. Это как библиотечка "Квант" только новая

@NewStar если пиксель у нас 10м, а на глаз мы сможем, допустим определить 10 пикселов, то минимальный очаг пожара будет 10000м^2. А если брать sentinel с разрешением 60м - 60000м^2 Обработать проблем не составит, если есть свободное время. ПО ENVI и ERDAS - неконтролируемая классификация и классификация с обучением. Только этим никто не будет заниматься

@NewStar с датами понятно, май-декабрь, с данными немного сложнее т.к. sentinel и landsat8 имеют пространственное разрешение 15 и 30 м. Поиск пожаров придется проводить самому, затем надо классифицировать области пожар-лес, затем надо перевести без потерь из растра в вектор и наложить эти вектора с легендой на какой-нибудь геопортал. Все это надо автоматизировать т.к. специалистам, вручную, лень будет заниматься таким делом. Интереснее провести комплексное исследование, допустим найти очаги пожара, классифицировать породный состав леса и объем древостоя (с высотой леса), затем по архивным данным определить что и на сколько сгорело. Факультативно для обширной территории найти обводненные участки местности, построить актуальную цифровую модель рельефа и спрогнозировать потенциальные участки возгорания. За эту задачу я бы взялся, еслиб было свободное время и финансирование

@ANDREY16 у меня, на диске.

@batobato Что конкретно надо найти? Вырубки можно опознать по прямоугольным фильтрам. Очаги пожара видно на синем канале изображения. Тут проблема состоит в другом: терабайты данных, которые надо обработать и желательно автоматически. Эти данные надо верифицировать и предоставить конечному пользователю с его пожеланиями.