Attawut Nardkulpat

SAR & Space Intelligence | Defense analytics & BDA | GeoAI, Multisensor EO, systems & strategy | PhD · ISU SHSSP

[นายอาร์ม 🙋 @castby9arm]

ไปกันใหญ่

[Geoawesome @geoawesome_dgtl]

Tessera AI embedding - a full year of Sentinel-1 and Sentinel-2 data compressed into one searchable, lightweight layer. 🛰️🤖
Open-source, free, runs on a laptop. A significant step for accessible Earth observation.
Read more: https://t.co/iDr9fn2Ql1

#Geoawesome

[JRT—Platinum Emperor Reserve Ceremonial Grade @JRTDesk]

ได้หนังสือจากทนายบริษัท Cissa Group ขอให้ลบ post..
อ้างว่า post ของผมอาจทำให้เจ้าหนี้..

『ได้รับความเสียหาย』

ในขณะที่บริษัทก็ยอมรับในหนังสือเดียวกันว่า.. ตอนนี้บริษัทถูกพิทักษ์ทรัพย์และกำลังจัดทำแผนประนอมหนี้..

ผมได้ตอบกลับไปขอหลักฐานและคำชี้แจงหลายข้อแล้ว

ส่วนการลบ post นั้น.. ผมไม่มีแผนจะดำเนินการและยังมองไม่เห็นถึงเหตุผลที่จะลบ

เพราะ post นั้นเป็นการนำเสนอข้อมูลสาธารณะและเป็นกรณีศึกษาสำหรับผู้ที่สนใจ..

หากบริษัทมีข้อเท็จจริงที่แตกต่าง บริษัทสามารถชี้แจงต่อสาธารณะได้โดยตรง แทนที่จะขอให้ลบ post

[Maxim Leyzerovich @round]

im building the equivalent of this but for creative tools

[Alex MacGregor @alexmacgregor__]

The best places to work in Bangkok 🇹🇭
(1/11)

[Qiusheng Wu @giswqs]

GeoLibre v1.1 is out!

GeoLibre is a free and open-source, lightweight, cloud-native GIS platform for visualizing, exploring, and analyzing geospatial data. One application that runs everywhere: in your web browser, as a native desktop app, on your phone, and inside a Jupyter notebook. No account, no server, no cost. Everything runs locally and your data stays private.

This release builds on the v1.0 foundation with features that make day-to-day mapping smoother:

- Attribute table management — rename, delete, hide/show, and reorder fields right in the table, with the layout saved to your project.
- Data-driven symbology for Add Vector Layer — single, categorized, graduated, and expression-based styling now applies to maplibre-gl-vector layers.
- Atmosphere Effects plugin — a deep-space backdrop, parallax starfield, comets, and a glowing globe halo at low zoom (toggle it from the Controls menu).
- Layer panel upgrades — rename layers, open the attribute table, and export straight from the layer actions menu.
- Auto Refresh extended to Add Vector Layer URL layers.
- In-browser GeoPandas via Pyodide — run the vector tools with no Python sidecar, same results.
- Plugin API — external plugins can now render on the host's shared https://t.co/Iu3zs18eJk instance via app.getDeckGL().

Try the live demo: https://t.co/hOVekblXMc
Star it on GitHub: https://t.co/VXq8c1o2Nd
Docs and roadmap: https://t.co/7VA2AQoCUc
Release notes: https://t.co/MDAw3GkChj

#GIS #OpenSource #Geospatial #MapLibre #WebGIS #DuckDB #GeoLibre

[BookNote @BookNoteApp]

10 books that could replace a university degree:

1) How to Solve It by George Pólya

[JRT—Platinum Emperor Reserve Ceremonial Grade @JRTDesk]

Rest in peace, Her Royal Highness Princess Bajrakitiyabha.

I will remember her not only for her royal role, but for the meaningful work she dedicated herself to throughout her life. As a prosecutor, diplomat, and advocate for justice, she worked to expand access to justice, improve the lives of women prisoners, and support vulnerable communities.

May she rest in eternal peace.

https://t.co/qOGes0kgoA

[Nix0n @UnTalNixon_exe]

🏙️ De mapas a vectores: Cómo la IA está empezando a entender las ciudades

El software de mapas tradicional (GIS) es excelente para visualizar, pero limitado cuando intentas aplicar modelos de aprendizaje profundo para predecir flujos urbanos, optimizar el transporte o analizar la morfología de una ciudad.

La librería de código abierto city2graph construye un puente directo entre los datos geoespaciales y la Inteligencia Artificial Geográfica (GeoAI). Transforma geometrías complejas en grafos relacionales listos para entrenar Redes Neuronales de Grafos (GNNs).

.

🧱 La infraestructura técnica detrás del proyecto:

• Modelado Morfológico: Permite conectar variables del entorno urbano (edificios, calles, zonas de uso de suelo) y convertirlos en nodos con atributos enriquecidos de proximidad y adyacencia.

• Ingesta de Transporte Eficiente: Integra consultas SQL optimizadas mediante DuckDB para procesar feeds de transporte público (GTFS), facilitando el análisis de accesibilidad y el modelado de redes multimodales en segundos.

• Análisis Dinámico de Movilidad: Traduce matrices de origen-destino (como flujos de bicicletas compartidas, peatones o migraciones internas) directamente en redes de flujo humano legibles por modelos predictivos.

• Ecosistema Unificado: Funciona de forma nativa como una interfaz integrada entre GeoPandas (análisis espacial), NetworkX (análisis de redes tradicionales) y PyTorch Geometric (Deep Learning).

.

Al final, las ciudades no son solo imágenes o coordenadas aisladas; son redes vivas de interconexiones complejas. Llevar esa complejidad al formato exacto que entienden los tensores de IA es el primer paso para diseñar entornos urbanos realmente inteligentes.

Dejo el enlace al repositorio oficial en la sección de comentarios.

Guarda este post en tus marcadores si trabajas con datos espaciales, grafos o machine learning aplicado al mundo real 🔖

[Nix0n @UnTalNixon_exe]

🛰️ Inteligencia geoespacial libre: El buscador Open Source para rastrear infraestructura global
El análisis de datos geográficos masivos suele requerir software corporativo costoso o interfaces lentas que no permiten extraer datos estructurados de forma masiva.

Sightline es una plataforma de inteligencia geoespacial de código abierto diseñada específicamente para escanear, descubrir y mapear activos del mundo físico utilizando toda la base de datos de OpenStreetMap.

El ataque a la yugular:

🗺️ Búsqueda de Infraestructura: Permite interrogar al mapa y localizar activos críticos específicos (como aeropuertos o puentes) agrupados por regiones o ciudades.

📊 Filtrado por Operador: Clasifica los resultados según la entidad que gestiona cada infraestructura, permitiendo separar activos públicos, privados o militares.

📍 Visualización Dinámica: Renderiza mapas interactivos con marcado de clusters numéricos para analizar la densidad de los activos físicos a gran escala.

Pasa de usar mapas comerciales orientados al usuario común a desplegar una herramienta de analítica geográfica profesional desde tu propia máquina.

Enlace al repositorio en los comentarios. Guarda este post en marcadores si trabajas con análisis de datos, OSINT o infraestructura inteligente 🔖

[👽 @al1enr00t]

This is the closest thing to a real-life God Eye.
OSIRIS is an open-source "Palantir" running entirely in your browser.

10k+ live aircraft & 2k+ satellites tracking in 3D 🛰️
1,400+ live CCTV streams worldwide 🎥
Built-in OSINT/Recon tools (Nmap, WHOIS, IP lookup)

No login, no paywalls, completely free. Absolutely insane. 👇
#OSINT #CyberSecurity #OpenSource #GeoInt #ThreatIntel

[Fei-Fei Li @drfeifei]

https://t.co/Kt50ttQRMJ

[W @sxicex]

แนะนำให้อ่าน
“The AI Layoff Trap”
พึ่งตีพิมพ์ 2 มีนาคม 2026
จาก Wharton School, University of Pennsylvania และ Boston University
ผ่าน peer review แล้วและสร้างแบบจำลองด้วยคณิตศาสตร์
ข้อสรุปของ paper อยู่ในประโยคเดียว:
“ในที่สุด บริษัทต่าง ๆ จะ automate ตัวเองไปสู่ productivity ที่ไร้ขีดจำกัด และ demand ที่เป็นศูนย์”

เศรษฐกิจที่ผลิตทุกอย่างได้ แต่ขายให้ใครไม่ได้

ในสมการ Behavioral Economics มักมี Human Adaptation และ Innovation ที่มนุษย์สร้างเป็นตัวแปรที่เพิ่มมาเสมอทำให้บางอย่างทำนายได้ยาก

เศรษฐกิจมักจะพังหรือไม่พังเพราะมนุษย์ Adapt เก่ง
รอบนี้อาจจะต่างจริงเพราะ AI automate “สมอง” ได้ครั้งแรก
แต่หลัก Demand & Supply ก็ยังใช้ได้เสมอ

ทุกอย่างล้มเหลวในแบบจำลองนักวิจัยทดสอบทุกนโยบายที่คนเสนอกันมา:
Universal Basic Income (UBI)
ภาษีรายได้จากทุน
ให้พนักงานถือหุ้น/แบ่งกำไร
โครงการพัฒนาทักษะ
ข้อตกลงประสานงานระหว่างบริษัท

อันเดียวที่มีโอกาส Work คือ Solution คือ ภาษีต่องานที่ automate

การเก็บภาษีนี้ทุกครั้งที่บริษัทแทนที่มนุษย์ด้วย AI โดยบังคับให้บริษัทต้องคิดราคาของ “Demand ที่ตัวเองกำลังทำลาย” ก่อนกดปุ่มเลิกจ้างคนออกไป

แต่แบบจำลองก็คือแบบจำลอง
คงต้องตามในชีวิตจริงๆกันต่อ

[Remote Sensing MDPI @RemoteSens_MDPI]

💧💧 INterpolated FLOod Surface (#INFLOS), a Rapid and Operational Tool to Estimate #Flood Depths from #EarthObservation Data for Emergency Management

✍️ Quentin Poterek et al.
🔗 https://t.co/EvtAgS2xg8

[Qiusheng Wu @giswqs]

Working with Planet Tanager Hyperspectral Data (426 Bands) in QGIS with HyperCoast

Learn how to access, visualize, and analyze Planet’s Tanager hyperspectral imagery in QGIS using the HyperCoast plugin. In this tutorial, you will explore freely available Planet Tanager open data with over 426 spectral bands and learn how to stream imagery, download HDF5 datasets, inspect spectral signatures, and perform hyperspectral visualization directly inside QGIS.

Video Tutorial: https://t.co/QfPIevlsNR
HyperCoast: https://t.co/1GPh3h73Rv
QGIS Plugin: https://t.co/6CB4ApMkhd
Tanager STAC Repo: https://t.co/8Bn8I9T5bR
Tanager STAC Browser: https://t.co/ll9Hq1VEQS

#opendata #geospatial #hypercoast #QGIS #Tanager #hyperspectral

[W @sxicex]

ประโยชน์ของความเบื่อ 3 ประการ

1. Clarity ได้ความชัดเจนในความคิดตัวเอง
สมองได้หยุดพัก
ช่วยให้คิดได้ลึกและชัดเจนขึ้น

2. New Ideas ได้ไอเดียใหม่ๆ
ความเบื่อคือพื้นที่ว่างที่ความคิดสร้างสรรค์มักเกิดขึ้น หลายคนได้ไอเดียเจ๋งๆ ตอนอาบน้ำ เดินเล่น หรือนั่งเงียบๆ

3. Nervous System Regulation
การปรับสมดุลระบบประสาทช่วยให้ระบบประสาทสงบลง ลดความเครียดและ overstimulated

[Reads with Ravi @readswithravi]

15 books recommended by Daniel Kahneman:

1) Nudge by Richard H. Thaler and Cass R. Sunstein

[Kyle Walker @kyle_e_walker]

Mapping America's wind energy infrastructure with hexagonal binning and fade-on-zoom effects.

Updated for 2026.

Learn how: https://t.co/ATUTAv0TTY

[Cebigreen @CebiGreen]

กับดัก 🪤

เมื่อคุณเริ่มเรียนรู้ในเรื่องใดเรื่องหนึ่งเป็นครั้งแรก ความมั่นใจของคุณจะพุ่งสูงขึ้นอย่างรวดเร็ว เพราะคุณคิดว่าตนเองมีความรู้มากพอที่จะสร้างความเห็นของตัวเอง

แต่จริงๆแล้วความรู้ที่คุณคิดว่าตัวเองมีนั้น มันยังไม่มากพอหรอก …