SAR change detection on the Google Earth Engine

Morton John Canty「Image Analysis, Classification and Change Detection in Remote Sensing: With Algorithms for Python, Fourth Edition」より、
9.6.4 SAR change detection on the Google Earth Engine

Jupyter の Cell に操作パネルを呼び出し、そこから GEE 上のデータを扱い、多時期の変化箇所を抽出してくれるようです。もちろん、Docker イメージが配布されています。

手元の Win を汚したくなかったので、AWS の EC2 を立ち上げ。そこに Docker をインストール。
EC2 のセキュリティーであらかじめ開けておいたポートを指定してpull & run。
earthengine authenticate で credential を取得するのを忘れていましたので、Jupyter terminal から入力。ローカルからサーバーにアクセスする際の IPは AWS ホスト側の public で通りました。少し不安でしたが、Docker 内でも問題ないようですね。

で、やってみると簡単。
時期と場所を指定するだけで orbit と枚数を出してくれます。これは優秀。
orbit を指定し、再計算（計算の中身はまだ理解できていません）。

結果（画像）は preview からDL。
DL した zip を回答してみると、指定期間に含まれる枚数分の tiff とワールドファイルが入っていました。
が、真っ黒。orz

連休中に解決できれば良いのですが。

主成分分析と固有値問題 その2

Morton John Canty「Image Analysis, Classification and Change Detection in Remote Sensing: With Algorithms for Python, Fourth Edition」

こちらも、復習と補強を目的に読み始めました。
が、難しい。1章は先日の図書同様に線形代数の話なので問題なかったのですが、その他は理解できません。数学も英語も。どうしましょう。

1章ではラグランジュの未定乗数法を利用した主成分分析の話も出てきました。これを変形すると固有値・固有ベクトルの問題と同じ型になり、主成分分析につながります。この流れは覚えているのですが、内容（数式）をすぐに忘れて、見るたびに初見のような感じがしています。悲しい。
https://phreeqc.blogspot.com/2012/12/blog-post_23.html

ラグランジュの未定乗数法のわかりやすいサイト
http://hooktail.sub.jp/mathInPhys/lagrangeUndetermin/
\begin{align*}『&拘束条件 g のある関数 f の極値問題は，\\&拘束条件の無い \widetilde{f}=f-\lambda gの極値問題に変換できる』\end{align*}
主成分分析と固有値問題
https://blog.aidemy.net/entry/2017/10/19/222941

衛星画像の各バンドを numpy 配列として読み込み、主成分分析を行い、固有値でソート。そして主要3成分を RGB 表示。これと、2章の内容が基礎になるようです。

幸いと言いますか、この Fourth Edition からソフトの移行を図られています。 ENVI 等の数百万のソフトから open source へ移行される方針です。近い将来を見据えた流れだそうです。そのメインは Python。Docker イメージで配布されています。ソースはGitHub。今後はこのような形態が標準になるのでしょう。ユーザーにとってはありがたいことです。

内容だけでなく、ツールの配布の点でも、日本は遅れています（宇宙村の中はわかりませんが）。日本もオープンになれば、このような図書が出てくるのかもしれません。

多段階三軸圧縮試験

道路橋示方書や深礎の便覧では、室内岩石試験の実施が推奨されています。

その中で、c・φ を求める手法として、一軸・圧裂・弾性波の組み合わせによる間接的な推定法、多段階三軸による直接的な測定法の2種が紹介されています。

多段階は「直接」と言いながら、破壊前3段階は降伏止まりなので、厳密には異なると思われます（が、感覚的には大した差でないと思っています）。少なくとも、N値からの推定よりは直接的でしょう。

実際の岩盤は亀裂間の充填物、脈が効いてくるので、そこを含む試料で試験をしたいところです。が、そのようなところではコアリング時に分離しやすいので、供試体作成が困難になります。
亀裂の少ない箇所なら供試体を作成しやすいのですが、良すぎると拘束圧下で破壊できない可能性が出てきます。
充填物等を含む箇所でうまく供試体を作成できた場合でも、供試体にかかるせん断応力の最大方向と亀裂の角度がうまく一致しないと、過大に評価される可能性があります。
これらの視点からは、残留段階の整理結果の方が、岩盤のピーク強度に近い気がしています。

N値からの推定だと低すぎる場合があります。過大設計にならないようにするためには試験を実施しておきたいものです。

線形代数

年度末は 結果を出すことを優先しました。

連休前になって、ようやく一息ついたため、復習と補強を目的に以下の図書を読んでいます。

巣籠悠輔「詳解 ディープラーニング ~TensorFlow・Kerasによる時系列データ処理~」

機械学習関連ですが、その理論的背景から詳述されています。

私にとっては4章までが復習。5章以降は時系列データの取り扱いのため補強に当たります。「詳解」と銘打つだけあり、数学の準備（偏微分や線形代数）から丁寧に記載されています。

\begin{align*}{\bf a}\cdot {\bf b}&：内積\\{\bf a}\times {\bf b}&：外積\\{\bf a}\odot {\bf b}&：要素積\\{\bf a}\otimes {\bf b}&：テンソル積\end{align*}

要素積だけ異色かもしれませんが、頻繁に使いました。これ、EXCELでは面倒な操作。でも python では簡単でした。c やfortran で書かれたライブラリが用意されている環境は、操作面でも計算速度でもユーザーにとって有利です。

復習ということもあって、4章までは一気に読めました。5章以降は連休中に読みましょう。

****************************************
いつぞやからBlogger が TEX 非対応になっていることに気づいていましたが、そのままにしていました。今回、MathJax を利用して表示できるようにしました。
以下のスクリプトをテーマの head 内に書き込むだけです。

https://www.mathjax.org/#gettingstarted
<script src='https://cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/mathjax/2.7.5/MathJax.js?config=TeX-MML-AM_CHTML' async></script>

GROUNDWATER AGE

怒涛の3月が終わり、休みなく海上ボーリングへ。

1週間が過ぎ、ようやく休日。購入していた本を読み進める余裕が出ました。

「GROUNDWATER AGE」2006

若い地下水、古い地下水等、年代別での測定方法がまとめられています。SF6、CFCs の採取方法も紹介されています。トリチウムの有用性低下についても書かれています。
13年前の図書になりますが、日本にはない良書です。

でも、数式でわからないところが出てくると、お手上げ。今まで見たことのない数式なので、理解できない以上、他に手の出しようがありません。
他の資料探さなきゃ、と思いつつ休日終了。

また一週間後に資料を探してみましょう。

****************************************
20190421追記
数式、理解できませんでした。
しばらく寝かせましょう。