- Dostępność zbioru danych
- 2017-01-01T00:00:00Z–2025-01-01T00:00:00Z
- Dostawca zbioru danych
- Google Earth Engine Google DeepMind
- Tagi
Opis
Zbiór danych Google Satellite Embedding to globalna, gotowa do analizy kolekcja 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 jego okolicy, 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 pochodzącymi z wielu źródeł i wielu rodzajów 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 pasma powinny być używane do analizy podrzędnej, ponieważ łącznie odnoszą się do współrzędnej 64D w przestrzeni osadzania i nie są interpretowane niezależnie.
Wszystkie obrazy są generowane w lokalnej projekcji Universal Transverse Mercator, co wskazuje właściwość UTM_ZONE, i mają właściwości system:time_start i system:time_end, które odzwierciedlają rok kalendarzowy podsumowany przez osadzenia. Na przykład obraz osadzenia z 2021 r. będzie miał właściwość system:start_time równą ee.Date('2021-01-01 00:00:00') i właściwość 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 rozłożone na sferze jednostkowej, dzięki czemu dobrze nadają się do użycia w algorytmach klastrowania i klasyfikatorach opartych na drzewach. Przestrzeń wektorów dystrybucyjnych jest też spójna w różnych latach, a wektory dystrybucyjne z różnych lat można wykorzystać do wykrywania zmian warunków, biorąc pod uwagę iloczyn skalarny lub kąt między dwoma wektorami dystrybucyjnymi. Ponadto osadzenia są zaprojektowane tak, aby można je było łączyć liniowo, tzn. można je agregować, aby uzyskać osadzenia 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 bezproblemowe funkcje gotowe do analizy, 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 wersji 2.1 modelu AlphaEarth Foundations, która 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 czujników.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 jako dodatkowy cel.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, kafelkowaniem i celami pikseli 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 dużym zakresem 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 musisz dołączyć projekt rozliczeniowy do żądań interfejsu API, aby pokryć koszty pobierania danych i ruchu wychodzącego. Szczegółowe informacje o strukturze danych znajdziesz w dokumentacji GCS na temat płatności przez żądającego oraz w pliku README w przypadku 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 dodawane są sukcesywnie osadzenia z 2025 r. według strefy UTM. Sprawdź kolekcję, aby dowiedzieć się, jakie są aktualne zakresy.
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 tych 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 | 6 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-ty wymiar 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 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');