Tellusの利用促進

Tellusはプラットフォーム環境を構築するだけではなく、Tellusの利用を促進するためのラーニングイベント、衛星データ分析コンテストを開催しております。

ラーニングイベントでは、Tellusを利用していただくために搭載させているデータの知識や解析方法を学ぶことができるハンズオンセミナー「Tellus Satellite BootCamp」とオンラインe-Learningコンテンツ「Tellus Trainer」と「初心者向けTellus学習コース」を提供しています。

衛星データ分析コンテストでは、優秀やデータサイエンティストの発掘、衛星データの周知・啓蒙などを目的に、アルゴリズムの精度を競っていただく「Tellus Satellite Challenge」を開催しています。

Tellusの利用促進

ラーニングイベント

Tellus Satellite BootCamp

Tellus Satellite BootCampは、Tellusの利用者創出を促すハンズオンセミナーです。
Tellusに搭載されたデータや活用できるツールなど、受講者がTellusを使って衛星データを解析できるようになるために、基本的な使い方から実践的な手法まで受講することができます。

※2019年度は、東京・大阪会場にて計80名の参加者に受講いただき終了いたしました。
東京会場:2019年10月26日(土)、27日(日)
大阪会場:2019年11月16日(土)、17日(日)

Tellus Satellite BootCamp

Tellus Trainer

Tellus Trainerは、Tellus Satellite BootCampの内容をオンラインでも受講できる環境を提供するe-Learningコンテンツです。
衛星データの基礎知識から衛星データの解析手法まで学ぶことができる環境を提供いたします。

※2019年度は、1000人を超える申込者に受講いただき終了いたしました。

Tellus Trainer

初心者向けTellus学習コース

https://techacademy.jp/lp-tellus

TellusTrainerは、一定のプログラミング知識(Pythonを使える)を前提に設計しているに対し、初心者向けTellus学習コースでは、その前段階が学べるといった内容になり、さらなるユーザの掘り起こしと教育を目的としています。
プログラミング言語のpythonを用いて、簡単な画像処理や衛星画像の加工、数値予測の方法などをオンライン上でチャットサポート付きで学習することができます。

※2019年度は、200人に対し申込者に受講いただき終了いたしました。

初心者向けTellus学習コース

データ分析コンテスト

データ分析コンテスト「Tellus Satellite Challenge」は現在3回開催いたしました。

The 1st Tellus Satellite Challenge

土砂崩れ検出

2018年10月16日(火)~12月7日(金)
https://signate.jp/competitions/110

近年、自然災害のリスクが高まる中、災害時の土砂崩れの迅速把握が人命救助の観点などから極めて重要であり、観測衛星からのモニタリングが緊急時対応で実施されております。
取得されたデータから土砂崩れを判定する業務は、専門家の高度なスキルにより解析される一方で、その判定は容易ではないのが実際です。そこで本コンテストでは衛星画像データから土砂崩れ領域をより高い精度で検出するアルゴリズムの開発を目指しました。

土砂崩れ検出
The 2nd Tellus Satellite Challenge

水域における船舶検出

2019年1月18日(金)~2月14日(木)
https://signate.jp/competitions/153

周囲を海に囲まれた島国である日本では、海域・水上における船舶活動の網羅的な把握は、水運・漁業などの産業活動や安心・安全につながる重要なテーマです。
そこで、本コンテストでは、広域を観測可能な衛星データの特性を生かし、水域における高精度な船舶検出アルゴリズムの開発を目指しました。
さらに、今回利用するデータが有する高分解能特性から、船舶が静止しているかどうかの動きの判定や船種の識別にもチャレンジしています。

水域における船舶検出
The 3rd Tellus Satellite Challenge

海氷領域の検知

2019年10月4日(金)~11月30日(土)
https://signate.jp/competitions/183

人工衛星は一度に広範囲の海面の様子を把握することが可能な有用なデータです。
中でも昼夜、天候に依らず撮影可能な合成開口レーダー(SAR)のデータから海氷領域を判読するには高度なスキルが必要なのが実情です。そこで本コンテストではSARデータから海氷領域をより高い精度で検知するアルゴリズムの開発を目指しました。

海氷領域の検知