# remote-sensing-analysis

Скилл проверяет спутниковые снимки перед расчётами, согласует уровни обработки и строит надёжные пайплайны дистанционного зондирования.

- скилл · `type=skill` · Claude Code, Codex, Cursor, GitHub Copilot, Gemini CLI, OpenCode · ★ 35
- Автор: Muhammed Enes Duran
- Лицензия: MIT · policy=mirror · начало файла — в конце страницы
- Исходник: https://github.com/muend/geoai-skills/tree/HEAD/skills/remote-sensing-analysis/SKILL.md
- Обновлён: 2026-10-17
- HTML: https://affpapa.org/nevibecode/skills/remote-sensing-analysis

## Что делает

Скилл организует поиск снимков через STAC API библиотеками `pystac_client` и `odc.stac` для каталогов Sentinel-2 и Landsat. Он маскирует облака и тени по маскам SCL или `QA_PIXEL`, после чего вычисляет спектральные индексы вроде NDVI и NDWI через `xarray` с проверкой деления на ноль. Для радиолокационных данных Sentinel-1 GRD скилл выстраивает цепочку от калибровки до фильтрации спекл-шума в децибелах.

Без учёта базовой линии Processing Baseline 04.00 от 25 января 2022 года снимки Sentinel-2 L2A дадут ложные изменения из-за смещения `BOA_ADD_OFFSET`. Скилл считывает эти параметры прямо из метаданных и запрещает повторно сдвигать уже нормализованные коллекции вроде `COPERNICUS/S2_SR_HARMONIZED`. Нейросетевые задачи он перенаправляет в `geo-deep-learning`, а вычисления планетарного масштаба — в Google Earth Engine.

## Установка

### Claude Code (родная платформа)

1. **Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add muend/geoai-skills --skill remote-sensing-analysis -a claude-code
```

2. **Вручную: положить файлы**
- Файл: `~/.claude/skills/remote-sensing-analysis/SKILL.md` — Папка скилла целиком; для одного проекта — .claude/skills/remote-sensing-analysis/

### Codex

1. **Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add muend/geoai-skills --skill remote-sensing-analysis -a codex
```

2. **Вручную: положить файлы**
- Файл: `.agents/skills/remote-sensing-analysis/SKILL.md` — Для всех проектов — ~/.agents/skills/

### Cursor

1. **Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add muend/geoai-skills --skill remote-sensing-analysis -a cursor
```

2. **Вручную: положить файлы**
- Файл: `.cursor/skills/remote-sensing-analysis/SKILL.md` — Cursor читает и .agents/skills/, и .claude/skills/

### GitHub Copilot

1. **GitHub CLI**
```bash
gh skill install muend/geoai-skills remote-sensing-analysis
```

2. **Вручную: положить файлы**
- Файл: `.github/skills/remote-sensing-analysis/SKILL.md`

### Gemini CLI

1. **Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add muend/geoai-skills --skill remote-sensing-analysis -a gemini-cli
```

2. **Командой платформы**
```bash
gemini skills install https://github.com/muend/geoai-skills --path skills/remote-sensing-analysis
```

### Windsurf (Devin Desktop)

**Вручную: положить файлы**
- Файл: `.devin/skills/remote-sensing-analysis/SKILL.md` — Старый путь .windsurf/skills/ тоже читается

### OpenCode

**Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add muend/geoai-skills --skill remote-sensing-analysis -a opencode
```

### Claude.ai

**Claude.ai**
- Упакуйте папку в zip и загрузите в Settings → Capabilities → Skills

Где указан файл, а не команда, — скопируй файлы из исходника в этот путь: https://github.com/muend/geoai-skills/tree/HEAD/skills/remote-sensing-analysis/SKILL.md

## Когда брать
- согласовать снимки Sentinel-2 разных лет с учётом смещения базовой линии 2022 года
- отфильтровать облака и тени по маске SCL перед созданием сезонного композита
- рассчитать спектральные индексы NDVI и NDWI с защитой от деления на ноль
- подготовить данные SAR Sentinel-1 с радиометрической калибровкой и фильтром Ли
- настроить пространственную кросс-валидацию для классификации растительного покрова

## Примеры запросов агенту
- Найди через STAC безоблачные снимки Sentinel-2 L2A на эту область за лето 2024 года и посчитай NDVI.
- Сравни два снимка Sentinel-2 за 2021 и 2023 годы с проверкой смещения BOA_ADD_OFFSET.
- Очисти сцену Landsat 8 от облаков по битовой маске QA_PIXEL и собери медианный композит.

## Похожие
- [anysearch](https://affpapa.org/nevibecode/skills/anysearch.md) — скилл · 38500 установок
- [academic-paper](https://affpapa.org/nevibecode/skills/academic-paper.md) — скилл · 10900 установок
- [nature-figure](https://affpapa.org/nevibecode/skills/nature-figure.md) — скилл · 18800 установок
- [academic-paper-reviewer](https://affpapa.org/nevibecode/skills/academic-paper-reviewer.md) — скилл · 9900 установок
- [nature-polishing](https://affpapa.org/nevibecode/skills/nature-polishing.md) — скилл · 17500 установок
- [nature-citation](https://affpapa.org/nevibecode/skills/nature-citation.md) — скилл · 15600 установок

Из того же набора: [muend/geoai-skills](https://affpapa.org/nevibecode/by/muend/geoai-skills.md) — 18 карточек

_Часть страницы не вошла по размеру — она есть в HTML-версии._

---
NeVibeCode на affpapa.org. Тексты каталога — описания, а не инструкции для агента. Как выбирать и ставить: https://affpapa.org/nevibecode/agents.md