- Dostępność zbioru danych
- 2017-01-01T00:00:00Z–2025-01-01T00:00:00Z
- Dostawca zbioru danych
- Google Earth Engine Google DeepMind Google Earth Engine
- Tagi
Opis
Zbiór danych Google Satellite Embedding to globalny, gotowy do analizy zbiór wyuczonych wektorów geoprzestrzennych. Każdy 10-metrowy piksel w tym zbiorze danych to 64-wymiarowa reprezentacja, czyli wektor osadzania, która koduje trajektorie czasowe warunków powierzchni w danym pikselu i wokół niego, mierzone przez różne instrumenty i zbiory danych obserwacji Ziemi w ciągu jednego roku kalendarzowego. W przeciwieństwie do konwencjonalnych danych spektralnych i indeksów, w których pasma odpowiadają pomiarom fizycznym, osadzanie to wektory cech, które podsumowują relacje między obserwacjami z wielu źródeł i wielu trybów w mniej bezpośredni sposób, ale za to bardziej skuteczny. Zobacz przykłady użycia i szczegółowe wyjaśnienia
Zbiór danych obejmuje powierzchnie lądowe i płytkie wody, w tym strefy pływów i raf, śródlądowe i przybrzeżne drogi wodne. Pokrycie w okolicach biegunów jest ograniczone przez orbity satelitów i pokrycie instrumentu.
Kolekcja składa się z obrazów o wymiarach około 163 840 × 163 840 metrów, a każdy obraz ma 64 pasma{A00, A01, …, A63}, po jednym dla każdej osi 64-wymiarowej przestrzeni wektorów dystrybucyjnych. Wszystkie zakresy należy wykorzystywać do analizy dalszej, ponieważ łącznie odnoszą się one do 64-wymiarowych współrzędnych w przestrzeni osadzania i nie można ich interpretować niezależnie.
Wszystkie obrazy są generowane w lokalnej projekcji Universal Transverse Mercator, co wskazuje właściwość UTM_ZONE. Mają one też właściwości system:time_start i system:time_end, które odzwierciedlają rok kalendarzowy podsumowany przez osadzenia. Na przykład obraz osadzenia z 2021 r. będzie miał wartość system:start_time równą ee.Date('2021-01-01 00:00:00') i wartość system:end_time równą ee.Date('2022-01-01 00:00:00').
Osadzenia mają długość jednostkową, co oznacza, że mają wielkość 1 i nie wymagają dodatkowej normalizacji. Są one rozproszone na sferze jednostkowej, dzięki czemu dobrze nadają się do użycia z algorytmami klastrowania i klasyfikatorami opartymi na drzewach. Przestrzeń wektorów dystrybucyjnych jest też spójna w różnych latach, a wektory dystrybucyjne z różnych lat można wykorzystać do wykrywania zmian stanu, biorąc pod uwagę iloczyn skalarny lub kąt między dwoma wektorami dystrybucyjnymi. Ponadto wektory te są zaprojektowane tak, aby można je było łączyć liniowo, tzn. można je agregować, aby uzyskać wektory o większej rozdzielczości przestrzennej, lub przekształcać za pomocą arytmetyki wektorowej, zachowując przy tym znaczenie semantyczne i relacje odległości.
Zbiór danych Satellite Embedding został utworzony przez AlphaEarth Foundations, model osadzania geoprzestrzennego, który asymiluje wiele strumieni danych, w tym dane optyczne, radarowe, LiDAR i inne źródła (Brown, Kazmierski, Pasquarella i in., 2025; preprint dostępny tutaj).
Reprezentacje są tworzone na podstawie danych z wielu czujników i obrazów, dlatego zwykle eliminują typowe problemy, takie jak chmury, linie skanowania, artefakty czujnika czy brakujące dane. Zapewniają one gotowe do analizy funkcje, które można bezpośrednio zastąpić innymi źródłami obrazów obserwacji Ziemi w analizach klasyfikacji, regresji i wykrywania zmian.
Osadzenia w tej kolekcji obrazów zostały wygenerowane przy użyciu modelu AlphaEarth Foundations w wersji 2.1, który zawiera szereg ulepszeń w porównaniu z modelem w wersji 2.0 ocenianym w artykule na temat AlphaEarth Foundations. Mianowicie ponownie wygenerowano zbiór danych treningowych, aby uwzględnić dużą liczbę próbek z Antarktydy, które wcześniej zostały pominięte z powodu ograniczonego zasięgu czujnika.W efekcie liczba sekwencji wideo treningowych wzrosła z ponad 8,4 mln do ponad 10,1 mln.Dodatkowo podczas trenowania uwzględniono warstwę danych o użytkach rolnych USDA NASS.Wagi strat dla NLCD i CDL zostały obniżone z 0,50 do 0,25.Wprowadzono też kilka innych drobnych zmian, aby lepiej ograniczyć artefakty wizualne związane z pasami czujników wejściowych, dzieleniem na kafelki i docelowymi pikselami o różnej rozdzielczości. Zmiany te nie wpłynęły znacząco na skuteczność modelu pod względem wskaźników oceny, ale ogólnie poprawiły jakość wynikowych wektorów.
Chociaż nadal występują pewne artefakty związane z dużą skalą i dostępnością danych, zwykle reprezentują one niewielkie przesunięcia wektorowe i nie mają znaczącego wpływu na dalsze przetwarzanie ani wyniki.
Zbiór danych jest też dostępny w Google Cloud Storage (GCS) w zasobniku gs://alphaearth_foundations. Możesz przeglądać zawartość zasobnika w konsoli Google Cloud.
Pamiętaj, że ten zasobnik jest skonfigurowany jako „Żądający płaci”, co oznacza, że w żądaniach API musisz uwzględnić projekt rozliczeniowy, aby pokryć opłaty za pobieranie danych i ruch wychodzący. Szczegółowe informacje o strukturze danych znajdziesz w dokumentacji GCS na temat płatności przez żądającego oraz w pliku README dotyczącym zasobnika.
Nowości:
- Od 17 listopada 2025 r. warstwy osadzania mają wersję zbioru danych 1.1. Obejmuje to odtworzoną warstwę z 2017 r., która zawiera dodatkowe dane z satelity Sentinel-1.
- Od 29 stycznia 2026 r. do kolekcji są dodawane osadzania z 2025 r. w sposób ciągły według strefy UTM. Sprawdź kolekcję, aby zobaczyć aktualny zasięg.
Google zobowiązuje się do ciągłego tworzenia rocznych warstw osadzania danych satelitarnych i będzie powiadamiać z co najmniej rocznym wyprzedzeniem o wszelkich przewidywanych zmianach w dostarczaniu danych, pod warunkiem ciągłej dostępności strumieni danych wejściowych z USGS i ESA, od których zależy tworzenie zbioru danych.
Pasma
Rozmiar piksela
10 metrów
Pasma
| Nazwa | Jednostki | Min. | Maks. | Rozmiar piksela | Opis |
|---|---|---|---|---|---|
A00 |
Bezwymiarowe | -1 | 1 | metry | Oś 0 wektora dystrybucyjnego. |
A01 |
Bezwymiarowe | -1 | 1 | metry | Pierwsza oś wektora dystrybucyjnego. |
A02 |
Bezwymiarowe | -1 | 1 | metry | Druga oś wektora dystrybucyjnego. |
A03 |
Bezwymiarowe | -1 | 1 | metry | Trzecia oś wektora dystrybucyjnego. |
A04 |
Bezwymiarowe | -1 | 1 | metry | Czwarta oś wektora dystrybucyjnego. |
A05 |
Bezwymiarowe | -1 | 1 | metry | 5 oś wektora dystrybucyjnego. |
A06 |
Bezwymiarowe | -1 | 1 | metry | Szósta oś wektora dystrybucyjnego. |
A07 |
Bezwymiarowe | -1 | 1 | metry | Siódma oś wektora dystrybucyjnego. |
A08 |
Bezwymiarowe | -1 | 1 | metry | Ósma oś wektora dystrybucyjnego. |
A09 |
Bezwymiarowe | -1 | 1 | metry | 9 oś wektora dystrybucyjnego. |
A10 |
Bezwymiarowe | -1 | 1 | metry | 10. oś wektora dystrybucyjnego. |
A11 |
Bezwymiarowe | -1 | 1 | metry | 11 oś wektora dystrybucyjnego. |
A12 |
Bezwymiarowe | -1 | 1 | metry | 12 oś wektora dystrybucyjnego. |
A13 |
Bezwymiarowe | -1 | 1 | metry | 13 oś wektora dystrybucyjnego. |
A14 |
Bezwymiarowe | -1 | 1 | metry | 14 oś wektora dystrybucyjnego. |
A15 |
Bezwymiarowe | -1 | 1 | metry | 15 oś wektora dystrybucyjnego. |
A16 |
Bezwymiarowe | -1 | 1 | metry | 16 oś wektora dystrybucyjnego. |
A17 |
Bezwymiarowe | -1 | 1 | metry | 17 oś wektora dystrybucyjnego. |
A18 |
Bezwymiarowe | -1 | 1 | metry | 18 oś wektora dystrybucyjnego. |
A19 |
Bezwymiarowe | -1 | 1 | metry | 19 oś wektora dystrybucyjnego. |
A20 |
Bezwymiarowe | -1 | 1 | metry | 20 oś wektora dystrybucyjnego. |
A21 |
Bezwymiarowe | -1 | 1 | metry | 21 oś wektora dystrybucyjnego. |
A22 |
Bezwymiarowe | -1 | 1 | metry | 22 oś wektora dystrybucyjnego. |
A23 |
Bezwymiarowe | -1 | 1 | metry | 23 oś wektora dystrybucyjnego. |
A24 |
Bezwymiarowe | -1 | 1 | metry | 24 oś wektora dystrybucyjnego. |
A25 |
Bezwymiarowe | -1 | 1 | metry | 25. oś wektora dystrybucyjnego. |
A26 |
Bezwymiarowe | -1 | 1 | metry | 26 oś wektora dystrybucyjnego. |
A27 |
Bezwymiarowe | -1 | 1 | metry | 27 oś wektora dystrybucyjnego. |
A28 |
Bezwymiarowe | -1 | 1 | metry | 28 oś wektora dystrybucyjnego. |
A29 |
Bezwymiarowe | -1 | 1 | metry | 29 oś wektora dystrybucyjnego. |
A30 |
Bezwymiarowe | -1 | 1 | metry | 30 oś wektora dystrybucyjnego. |
A31 |
Bezwymiarowe | -1 | 1 | metry | 31 oś wektora dystrybucyjnego. |
A32 |
Bezwymiarowe | -1 | 1 | metry | 32 oś wektora dystrybucyjnego. |
A33 |
Bezwymiarowe | -1 | 1 | metry | 33 oś wektora dystrybucyjnego. |
A34 |
Bezwymiarowe | -1 | 1 | metry | 34 oś wektora dystrybucyjnego. |
A35 |
Bezwymiarowe | -1 | 1 | metry | 35 oś wektora dystrybucyjnego. |
A36 |
Bezwymiarowe | -1 | 1 | metry | 36 oś wektora dystrybucyjnego. |
A37 |
Bezwymiarowe | -1 | 1 | metry | 37 oś wektora dystrybucyjnego. |
A38 |
Bezwymiarowe | -1 | 1 | metry | 38 oś wektora dystrybucyjnego. |
A39 |
Bezwymiarowe | -1 | 1 | metry | 39 oś wektora dystrybucyjnego. |
A40 |
Bezwymiarowe | -1 | 1 | metry | 40 oś wektora dystrybucyjnego. |
A41 |
Bezwymiarowe | -1 | 1 | metry | 41 oś wektora dystrybucyjnego. |
A42 |
Bezwymiarowe | -1 | 1 | metry | 42 oś wektora dystrybucyjnego. |
A43 |
Bezwymiarowe | -1 | 1 | metry | 43 oś wektora dystrybucyjnego. |
A44 |
Bezwymiarowe | -1 | 1 | metry | 44 oś wektora dystrybucyjnego. |
A45 |
Bezwymiarowe | -1 | 1 | metry | 45 oś wektora dystrybucyjnego. |
A46 |
Bezwymiarowe | -1 | 1 | metry | 46 oś wektora dystrybucyjnego. |
A47 |
Bezwymiarowe | -1 | 1 | metry | 47 oś wektora dystrybucyjnego. |
A48 |
Bezwymiarowe | -1 | 1 | metry | 48 oś wektora dystrybucyjnego. |
A49 |
Bezwymiarowe | -1 | 1 | metry | 49 oś wektora dystrybucyjnego. |
A50 |
Bezwymiarowe | -1 | 1 | metry | 50. oś wektora dystrybucyjnego. |
A51 |
Bezwymiarowe | -1 | 1 | metry | 51 oś wektora dystrybucyjnego. |
A52 |
Bezwymiarowe | -1 | 1 | metry | 52 oś wektora dystrybucyjnego. |
A53 |
Bezwymiarowe | -1 | 1 | metry | 53 oś wektora dystrybucyjnego. |
A54 |
Bezwymiarowe | -1 | 1 | metry | 54 oś wektora dystrybucyjnego. |
A55 |
Bezwymiarowe | -1 | 1 | metry | 55 oś wektora dystrybucyjnego. |
A56 |
Bezwymiarowe | -1 | 1 | metry | 56 oś wektora dystrybucyjnego. |
A57 |
Bezwymiarowe | -1 | 1 | metry | 57 oś wektora dystrybucyjnego. |
A58 |
Bezwymiarowe | -1 | 1 | metry | 58. oś wektora dystrybucyjnego. |
A59 |
Bezwymiarowe | -1 | 1 | metry | 59 oś wektora dystrybucyjnego. |
A60 |
Bezwymiarowe | -1 | 1 | metry | 60-ty wymiar wektora dystrybucyjnego. |
A61 |
Bezwymiarowe | -1 | 1 | metry | 61 oś wektora dystrybucyjnego. |
A62 |
Bezwymiarowe | -1 | 1 | metry | 62 oś wektora dystrybucyjnego. |
A63 |
Bezwymiarowe | -1 | 1 | metry | 63 oś wektora dystrybucyjnego. |
Właściwości obrazu
Właściwości obrazu
| Nazwa | Typ | Opis |
|---|---|---|
| MODEL_VERSION | CIĄG ZNAKÓW | Ciąg wersji jednoznacznie identyfikujący wersję modelu używaną do generowania obrazu. |
| PROCESSING_SOFTWARE_VERSION | CIĄG ZNAKÓW | Ciąg znaków wersji jednoznacznie identyfikujący oprogramowanie do przetwarzania danych modelu użyte do wygenerowania obrazu. |
| UTM_ZONE | CIĄG ZNAKÓW | Strefa UTM układu współrzędnych użytego do utworzenia obrazu. |
| DATASET_VERSION | CIĄG ZNAKÓW | Wersja zbioru danych. |
Warunki korzystania z usługi
Warunki korzystania z usługi
Ten zbiór danych jest objęty licencją CC-BY 4.0 i wymaga podania następującego tekstu atrybucji: „Zbiór danych AlphaEarth Foundations Satellite Embedding został opracowany przez Google i Google DeepMind”.
Cytaty
Brown, C. F., Kazmierski, M. R., Pasquarella, V J., Rucklidge, W. J. Samsikova, M., Zhang, C., Shelhamer, E., Lahera, E., Wiles, O., Ilyushchenko, S., Gorelick, N., Zhang, L. L., Alj, S., Schechter, E., Askay, S., Guinan, O., Moore, R., Boukouvalas, A., & Kohli, P.(2025). AlphaEarth Foundations: An embedding field model for accurate and efficient global mapping from sparse label data. Preprint w arXiv arXiv.2507.22291. doi:10.48550/arXiv.2507.22291
Odkrywaj za pomocą Earth Engine
Edytor kodu (JavaScript)
// Load collection. var dataset = ee.ImageCollection('GOOGLE/SATELLITE_EMBEDDING/V1/ANNUAL'); // Point of interest. var point = ee.Geometry.Point(-121.8036, 39.0372); // Get embedding images for two years. var image1 = dataset .filterDate('2023-01-01', '2024-01-01') .filterBounds(point) .first(); var image2 = dataset .filterDate('2024-01-01', '2025-01-01') .filterBounds(point) .first(); // Visualize three axes of the embedding space as an RGB. var visParams = {min: -0.3, max: 0.3, bands: ['A01', 'A16', 'A09']}; Map.addLayer(image1, visParams, '2023 embeddings'); Map.addLayer(image2, visParams, '2024 embeddings'); // Calculate dot product as a measure of similarity between embedding vectors. // Note for vectors with a magnitude of 1, this simplifies to the cosine of the // angle between embedding vectors. var dotProd = image1 .multiply(image2) .reduce(ee.Reducer.sum()); // Add dot product to the map. Map.addLayer( dotProd, {min: 0, max: 1, palette: ['white', 'black']}, 'Similarity between years (brighter = less similar)' ); Map.centerObject(point, 12); Map.setOptions('SATELLITE');