Использование Claude Code для создания конвейера анализа спутниковых изображений для розничных прогнозов

Обзор проекта

Разработчик экспериментировал с использованием Claude Code для воспроизведения техник анализа спутниковых снимков хедж-фондов, которые, как сообщается, приносят 4-5% доходности вокруг объявлений о прибыли. Цель состояла в том, чтобы выяснить, могут ли бесплатные спутниковые данные приблизиться к данным высокого разрешения стоимостью более $100K в год, используемым профессиональными фондами.

Техническая реализация

Конвейер анализирует заполненность парковок для трёх ритейлеров с известными финансовыми результатами за лето 2025 года: Walmart (не достиг цели), Target (не достиг цели) и Costco (превысил ожидания). Разработчик выбрал по 10 магазинов каждого ритейлера (всего 30) в солнечном поясе США, чтобы максимизировать количество снимков без облаков.

Структура проекта включает:

• orchestrator - Главный контроллер, запускающий полный конвейер для каждого набора ритейлеров
• Каталог skills/ со специализированными модулями:
  • fetch-satellite-imagery - Загружает оптические данные Sentinel-2 + радарные данные Sentinel-1 через Google Earth Engine
  • query-parking-boundaries - Получает полигоны парковок из OpenStreetMap
  • subtract-building-footprints - Удаляет крыши зданий из масок парковок
  • mask-vegetation - Применяет фильтрацию NDVI для исключения травы/деревьев
  • calculate-occupancy - Вычисляет яркость + соотношение NIR → оценку заполненности на пиксель
  • normalize-per-store - Базовый уровень 95-го процентиля, чтобы каждый магазин сравнивался со своим "пустым" состоянием
  • compute-yoy-change - Годовое процентное изменение заполненности по магазину
  • alpha-adjustment - Вычитает среднее значение группы для изоляции относительного сигнала каждого ритейлера
  • run-statistical-tests - Перестановочные тесты (10K итераций), биномиальные тесты, бутстрап-ресемплинг
• sub-agents/ для итеративного уточнения на основе результатов:
  • optical-analysis - Видимые + NIR диапазоны Sentinel-2
  • radar-analysis - РСА Sentinel-1 (металл отражает микроволны, асфальт - нет)
  • vision-scoring - Подача миниатюр спутниковых снимков в Claude для прямого прогнозирования заполненности

Как использовался Claude Code

Claude написал 35+ Python-скриптов для всего конвейера, включая статистический анализ, логику уточнения полигонов и инструменты создания видео. Разработка включала несколько циклов итераций, где Claude анализировал результаты, выявлял проблемы и предлагал исправления.

Ключевые этапы разработки:

Этап 1 (Сбор данных): Claude написал вызовы API Google Earth Engine для загрузки изображений Sentinel-2, обработал маскировку облаков, извлёк спектральные диапазоны и экспортировал в CSV. Когда первоначальный подход с ограничивающими рамками оказался зашумлённым, Claude предложил запрашивать фактические полигоны парковок из OpenStreetMap и вычитать следы зданий.

Этап 2 (Расчёт заполненности): Claude разработал формулу заполненности, сочетающую видимую яркость и отражение в ближнем инфракрасном диапазоне, понимая, что автомобили и асфальт по-разному отражают свет на разных длинах волн. Он реализовал нормализацию по магазину, чтобы каждый магазин сравнивался со своим собственным базовым уровнем.

Этап 3 (Переход на радар): Когда оптические результаты оказались зашумлёнными (1/3 правильных), Claude с нуля построил конвейер РСА, загрузив радарные данные Sentinel-1 и реализовав нормализацию с альфа-коррекцией для изоляции относительного сигнала каждого ритейлера.

Этап 4 (Эксперимент с Claude Vision): Разработчик сгенерировал 5 955 миниатюр и передал их Claude для прямой оценки прогнозирования заполненности.

Технические ограничения

Эксперимент использовал данные Sentinel с разрешением 10 м по сравнению с изображениями 30 см/пиксель, используемыми исследователями из Беркли. При разрешении 10 м один автомобиль составляет всего 1/12 пикселя, тогда как при разрешении 30 см один автомобиль занимает около 80 пикселей. Гипотеза состояла в том, что даже при разрешении 10 м заполненные парковки должны выглядеть спектрально иначе, чем пустые.