Dieses Notebook beschreibt einen Workflow zur automatisierten Erkennung von Schiffen mithilfe hochauflösender SuperDove-Satellitendaten von Planet Labs. Dabei wird ein unüberwachter K-Means-Algorithmus genutzt, der Pixel ohne vorheriges Training basierend auf statistischen Werten in Wasserflächen und Objekte klassifiziert. Vorab optimiert eine Kantenerkennung die Kontraste, während eine anschließende Glättung das Rauschen reduziert, bevor die Ergebnisse als Polygone dargestellt werden. Nutzer können über das CODE-DE/EO-Lab Ökosystem auf diese Daten zugreifen und die Analyse direkt auf einer virtuellen Maschine ausführen, was Downloads erspart. Das Skript ist weitgehend automatisiert und lässt sich durch einfache Parameteranpassungen flexibel auf verschiedene Küstengebiete übertragen.

Schaut es euch an, ihr findet das Script hier in unserem Github Repo: 202511FortgeschrittenShiptrackingPlanetScopeDE.ipynb