人工衛星の構造を特定するために、衛星画像の分析アプリケーションの作業を開始する必要があります。これにはCまたはJavaを使用したいと思います。
衛星については、Googleマップのデータを使用する予定です。
ここに3つの質問があります：
それはたくさんの質問ですが、ここの賢い人たちがここで私を助けてくれることを願っています。
GoogleやBingマップなどの過度に処理された画像は、特徴抽出や特徴認識を実行するための恐ろしい画像ソースです。通常、カメラモデルで可能な限り未処理の生のフォームが必要です...もちろん、この種のデータにアクセスできない場合は、自分が持っているもので作業する必要があります。
Googleマップ/地球の画像に関するより重要な考慮事項は、ライセンス契約に違反する可能性があることです。画像ソースとしてデータを決定する前に、確認することをお勧めします。特に、APIをバイパスすると、ライセンス契約に違反したことになります。
ライブラリと言語に関しては、数十のマシンビジョンライブラリが利用可能です。私は彼らの結果の下流の消費者に過ぎなかったので、私はお互いを推薦することはできません。問題についての私の理解は、最大の関心事は、比較する「モデル」をどのように構築するかということです...つまり、システムに探しているものの「例」をどのように与えるかです。
ライブラリを見つけたら、言語を決定できます。一般に、この種のプロトタイピングにはPythonやMatlabなどの高級言語が使用されます。メソッドが見つかると、必要に応じて「より高性能な」言語への変換が行われます。
個人的には、Pythonを使用するのは、（1）無料で利用でき、（2）科学と研究の世界に重要なコミュニティがあり、（3）さまざまな言語やプラットフォームと相互運用できるためです。
具体的には、Glovisをチェックしてください：http：//glovis.usgs.gov/
地球を閲覧したり、いくつかの異なる衛星やセンサーから地図をダウンロードしたりできます。偽の「注文」プロセスを経る必要がありますが、画像は無料です。
USGS（United States Geological Survey）のWebサイトが役立つ場合があります。これらは、GIS情報と幅広いデータセットの両方を提供します。
JamesSchekに同意します。グーグルはあなたにRGB画像を提供します-あなたの仕事にとって最も役立つものではありません。ほとんどの画像には、あなたにより適しているかもしれないいくつかの追加のチャンネルがあります。さまざまなチャネルは、さまざまな機能、水、都市部、葉の種類などを示します。たとえば、赤外線チャネルを使用して、涼しい気候の建物を選択できます。複数のデータプロバイダーに連絡すると、データで使用するのに最適なチャネルを推奨できる場合があります。
アリエルの画像は、詳細な世界データベースのために巨大で数テラバイトになる可能性があります。処理する必要のある情報の量を慎重に検討してください。数平方マイルしか実行していない場合、パフォーマンスは問題になりません。数千平方マイルを処理している場合、パフォーマンスが問題になります。数百万を処理するパフォーマンスはミッションクリティカルであり、初日から検討する必要があります。
処理する必要のあるチャネルの数、パフォーマンス要件、およびデータのファイル形式を知って、すべての要件を満たすライブラリを探します。それらの多くはC/C ++で書かれているので、両方と相互運用する言語を使用すると役立つ可能性があります
このデモをご覧ください： MATLAB の画像処理ツールボックスの一部であるマルチスペクトル画像での植生の検索。これは、衛星画像を分析して特定のパターンを見つけるという問題に関連しています。
これは、非常に少ないコードを使用してMATLABで簡単に実現できる種類の優れた例だと思います。