simsat
Simulador de datos satelitales — generación de datos Sentinel/Landsat sintéticos para ML y testing.
ソース情報
- リポジトリ
- Ntizar/NtizarBrainMasterMind
- ソースの最終更新活動
- 2026年7月16日 08:02
- 検出された SKILL.md の言語
- スペイン語
- スター
- 2
- フォーク
- 0
インストール方法
デフォルトでは、最初にソースを確認する Prompt が選択されています。直接コマンドに切り替えるか、ローカルコピーをダウンロードすることもできます。
ソースファイルを確認
インストールを決める前に、SKILL.md と SkillsMP に表示されている付属ファイルをお読みください。
SKILL.md を表示中
SKILL.md
ソースの指示 · 読み取り専用プレビュー- name
- simsat
- description
- Simulador de datos satelitales — generación de datos Sentinel/Landsat sintéticos para ML y testing.
- version
- 1.0.0
- tags
- ["satellite","simulation","ML","testing","Sentinel","Landsat","synthetic"]
# SimSat — Simulador de Datos Satelitales
## Resumen
Simulador de datos satelitales — generación de datos Sentinel/Landsat sintéticos para ML y testing. 62⭐.
## Repo de referencia
- **GitHub:** `github.com/DPhi-Space/SimSat`
- **Lenguaje:** Python
- **Licencia:** MIT
## Instalación
```bash
git clone https://github.com/DPhi-Space/SimSat.git
cd SimSat && pip install -r requirements.txt
```
## Uso Básico
```python
from simsat import SimSat
# Generar datos satelitales sintéticos
simulator = SimSat(
region="Madrid",
resolution=10, # metros
bands=["B02", "B03", "B04", "B08"], # Sentinel-2
dates=["2024-01-01", "2024-06-01", "2024-12-01"]
)
# Generar imágenes
images = simulator.generate()
# Añadir ruido realista
images.noisy = simulator.add_noise(images, level=0.1)
# Exportar
simulator.export(images, "sentinel_synth.tif")
```
## Funcionalidades
1. **Bandas:** Soporte para Sentinel-2, Landsat-8, MODIS
2. **Resolución:** Configuración de resolución espacial
3. **Temporal:** Series temporales con variación estacional
4. **Ruido:** Simulación de nubes, atmósfera, sensor
5. **Export:** GeoTIFF, NetCDF, PNG
## Integración con Mastermind
- Complementa `rs-change-detection-satellite` — datos sintéticos para training
- Útil para `satellite-ai-vision` — datasets de prueba
- Ideal para `geodeep` — datos de entrenamiento sintéticos
- Reemplaza búsqueda de datos reales para prototipos
## Pitfalls
- **Realismo:** Los datos sintéticos no capturan toda la variabilidad real
- **Calibración:** Los parámetros deben calibrarse con datos reales
- **Formato:** GeoTIFF puede requerir GDAL para procesamiento
## Referencias
- [GitHub: DPhi-Space/SimSat](https://github.com/DPhi-Space/SimSat)
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