Satellite Embedding V1

זמינות קבוצת הנתונים

2017-01-01T00:00:00Z–2025-01-01T00:00:00Z

מפיק מערך הנתונים

Google Earth Engine Google DeepMind

קטע קוד ל-Earth Engine

ee.ImageCollection("GOOGLE/SATELLITE_EMBEDDING/V1/ANNUAL")

תגים

annual global google landsat-derived satellite-imagery sentinel1-derived sentinel2-derived

תיאור

קבוצת הנתונים Google Satellite Embedding היא אוסף גלובלי של הטמעות גיאו-מרחביות שנלמדו ומוכנות לניתוח. כל פיקסל בגודל 10 מטרים במערך הנתונים הזה הוא ייצוג של 64 ממדים, או וקטור הטמעה, שמקודד מסלולים זמניים של תנאי פני השטח בפיקסל ובסביבתו, כפי שנמדדו על ידי מכשירים ומערכי נתונים שונים של תצפיות על כדור הארץ, במהלך שנה קלנדרית אחת. בניגוד לנתוני קלט ספקטרליים ולמדדים רגילים, שבהם הפסים מתאימים למדידות פיזיות, הטמעות הן וקטורים של תכונות שמסכמים קשרים בין תצפיות ממקורות שונים וממצבים שונים, בצורה פחות ישירה אבל יותר עוצמתית. דוגמאות לשימוש והסברים מפורטים

קבוצת הנתונים כוללת את פני השטח היבשתיים ומים רדודים, כולל אזורי גאות ושפל ושוניות, נתיבי מים פנים-יבשתיים ונתיבי מים לאורך החוף. הכיסוי בקטבים מוגבל בגלל מסלולי הלוויינים והכיסוי של המכשירים.

האוסף מורכב מתמונות שמכסות שטח של כ-163,840 מטרים על 163,840 מטרים, ולכל תמונה יש 64 רצועות {A00, A01, …, A63}, אחת לכל ציר של מרחב ההטמעה ה-64D. צריך להשתמש בכל הרצועות לניתוח במורד הזרם, כי הן מתייחסות יחד לקואורדינטה 64D במרחב ההטמעה, ואי אפשר לפרש אותן בנפרד.

כל התמונות נוצרות בהטלה המקומית שלהן של Universal Transverse Mercator (הטלה אוניברסלית רוחבית של מרקטור), כפי שמצוין במאפיין UTM_ZONE, ויש להן מאפיינים system:time_start ו-system:time_end שמשקפים את השנה הקלנדרית שמוצגת בסיכום של ההטמעות. לדוגמה, לתמונת הטמעה לשנת 2021 יהיה מאפיין system:start_time ששווה ל-ee.Date('2021-01-01 00:00:00') ומאפיין system:end_time ששווה ל-ee.Date('2022-01-01 00:00:00').

ההטמעות הן באורך יחידה, כלומר הגודל שלהן הוא 1 והן לא דורשות נורמליזציה נוספת. הן מפוזרות על פני ספירה יחידה, ולכן הן מתאימות לשימוש באלגוריתמים של אשכולות ובמסווגים מבוססי-עץ. מרחב ההטמעה גם הוא עקבי לאורך השנים, ואפשר להשתמש בהטמעות משנים שונות כדי לזהות שינויים במצב על ידי חישוב המכפלה הסקלרית או הזווית בין שני וקטורי הטמעה. בנוסף, הווקטורים המוטמעים מתוכננים להיות ניתנים להרכבה לינארית, כלומר אפשר לצבור אותם כדי ליצור וקטורים מוטמעים ברזולוציות מרחביות גסות יותר או להמיר אותם באמצעות אריתמטיקה וקטורית, ועדיין לשמור על המשמעות הסמנטית ועל יחסי המרחק שלהם.

קבוצת הנתונים Satellite Embedding נוצרה על ידי AlphaEarth Foundations, מודל הטמעה גיאוספציאלי שמשלב כמה זרמי נתונים, כולל נתונים אופטיים, נתוני מכ"ם, נתוני LiDAR ומקורות אחרים (Brown, Kazmierski, Pasquarella et al., ‫2025; טיוטה זמינה כאן).

מכיוון שהייצוגים נלמדים על פני הרבה חיישנים ותמונות, בדרך כלל הם מתגברים על בעיות נפוצות כמו עננים, קווי סריקה, ארטיפקטים של חיישנים או נתונים חסרים. כך מתקבלים מאפיינים חלקים שמוכנים לניתוח, שאפשר להשתמש בהם ישירות במקום במקורות אחרים של תמונות מחישה מרחוק של כדור הארץ בניתוחי סיווג, רגרסיה וזיהוי שינויים.

ההטמעות באוסף התמונות הזה נוצרו באמצעות גרסה 2.1 של מודל AlphaEarth Foundations, שכוללת מספר שיפורים לעומת מודל גרסה 2.0 שנבדק במאמר AlphaEarth Foundations. כלומר, מערך הנתונים לאימון נוצר מחדש כדי לכלול מספר גדול של דוגמאות מאנטארקטיקה שנפסלו קודם לכן בגלל כיסוי מוגבל של החיישנים. כך, מספר רצפי הסרטונים לאימון גדל מ-8.4 מיליון ליותר מ-10.1 מיליון רצפים. בנוסף, שכבת הנתונים של USDA NASS Cropland נכללה כיעד נוסף במהלך האימון, משקלי ההפסד של NLCD ו-CDL הופחתו מ-0.50 ל-0.25, ובוצעו עוד כמה שינויים קלים כדי לצמצם בצורה טובה יותר את הארטיפקטים החזותיים שקשורים לפסי חיישנים של קלט, לריצוף ולפיקסלים של יעד ברזולוציה מרובה. השינויים האלה לא השפיעו באופן משמעותי על ביצועי המודל מבחינת מדדי הערכה, אבל הם שיפרו באופן כללי את האיכות של ההטמעות שמתקבלות.

למרות שעדיין יש חריגות מסוימות בנתונים ובזמינות שלהם, בדרך כלל מדובר בהזזות קלות של וקטורים, והן לא משפיעות באופן משמעותי על העיבוד או על התוצאות בהמשך.

מערך הנתונים זמין גם ב-Google Cloud Storage ‏ (GCS) בקטגוריה gs://alphaearth_foundations. אפשר לעיין בתוכן של הקטגוריה דרך מסוף Google Cloud. חשוב לדעת שהקטגוריה הזו מוגדרת כ'מגיש הבקשה משלם', כלומר עליך לכלול פרויקט לחיוב בבקשות ה-API שלך כדי לכסות את העלויות של אחזור הנתונים ותעבורת נתונים יוצאת (egress). פרטים מלאים על מבנה הנתונים מופיעים בתיעוד של GCS בנושא תשלום על בקשות ובקובץ README של הדלי.

עדכונים:

• החל מ-17 בנובמבר 2025, לשכבות ההטמעה יש DATASET_VERSION 1.1. זה כולל שכבת 2017 שנוצרה מחדש ומשלבת רכישות נוספות של Sentinel-1.

‫Google מחויבת להמשיך לייצר שכבות שנתיות של הטמעת נתוני לוויין, ותספק הודעה מראש של שנה לפחות על כל שינוי צפוי באספקה, בכפוף לזמינות השוטפת של זרמי נתוני הקלט מ-USGS ומ-ESA, שעליהם מתבסס הייצור של מערך הנתונים.

תחום תדרים

תחום תדרים

גודל הפיקסל: 10 מטרים (כל הפסים)

שם	יחידות	מינימום	מקסימום	גודל הפיקסל	תיאור
A00	חסר ממדים	-1	1	‫10 מטרים	הציר ה-0 של וקטור ההטמעה.
A01	חסר ממדים	-1	1	‫10 מטרים	הציר הראשון של וקטור ההטמעה.
A02	חסר ממדים	-1	1	‫10 מטרים	הציר השני של וקטור ההטמעה.
A03	חסר ממדים	-1	1	‫10 מטרים	הציר השלישי של וקטור ההטמעה.
A04	חסר ממדים	-1	1	‫10 מטרים	הציר הרביעי של וקטור ההטמעה.
A05	חסר ממדים	-1	1	‫10 מטרים	הציר החמישי של וקטור ההטמעה.
A06	חסר ממדים	-1	1	‫10 מטרים	הציר השישי של וקטור ההטמעה.
A07	חסר ממדים	-1	1	‫10 מטרים	הציר השביעי של וקטור ההטמעה.
A08	חסר ממדים	-1	1	‫10 מטרים	הציר השמיני של וקטור ההטמעה.
A09	חסר ממדים	-1	1	‫10 מטרים	הציר התשיעי של וקטור ההטמעה.
A10	חסר ממדים	-1	1	‫10 מטרים	הציר העשירי של וקטור ההטמעה.
A11	חסר ממדים	-1	1	‫10 מטרים	הציר ה-11 של וקטור ההטמעה.
A12	חסר ממדים	-1	1	‫10 מטרים	הציר ה-12 של וקטור ההטמעה.
A13	חסר ממדים	-1	1	‫10 מטרים	הציר ה-13 של וקטור ההטמעה.
A14	חסר ממדים	-1	1	‫10 מטרים	הציר ה-14 של וקטור ההטמעה.
A15	חסר ממדים	-1	1	‫10 מטרים	הציר ה-15 של וקטור ההטמעה.
A16	חסר ממדים	-1	1	‫10 מטרים	הציר ה-16 של וקטור ההטמעה.
A17	חסר ממדים	-1	1	‫10 מטרים	הציר ה-17 של וקטור ההטמעה.
A18	חסר ממדים	-1	1	‫10 מטרים	הציר ה-18 של וקטור ההטמעה.
A19	חסר ממדים	-1	1	‫10 מטרים	הציר ה-19 של וקטור ההטמעה.
A20	חסר ממדים	-1	1	‫10 מטרים	הציר ה-20 של וקטור ההטמעה.
A21	חסר ממדים	-1	1	‫10 מטרים	הציר ה-21 של וקטור ההטמעה.
A22	חסר ממדים	-1	1	‫10 מטרים	הציר ה-22 של וקטור ההטמעה.
A23	חסר ממדים	-1	1	‫10 מטרים	הציר ה-23 של וקטור ההטמעה.
A24	חסר ממדים	-1	1	‫10 מטרים	הציר ה-24 של וקטור ההטמעה.
A25	חסר ממדים	-1	1	‫10 מטרים	הציר ה-25 של וקטור ההטמעה.
A26	חסר ממדים	-1	1	‫10 מטרים	הציר ה-26 של וקטור ההטמעה.
A27	חסר ממדים	-1	1	‫10 מטרים	הציר ה-27 של וקטור ההטמעה.
A28	חסר ממדים	-1	1	‫10 מטרים	הציר ה-28 של וקטור ההטמעה.
A29	חסר ממדים	-1	1	‫10 מטרים	הציר ה-29 של וקטור ההטמעה.
A30	חסר ממדים	-1	1	‫10 מטרים	הציר ה-30 של וקטור ההטמעה.
A31	חסר ממדים	-1	1	‫10 מטרים	הציר ה-31 של וקטור ההטמעה.
A32	חסר ממדים	-1	1	‫10 מטרים	הציר ה-32 של וקטור ההטמעה.
A33	חסר ממדים	-1	1	‫10 מטרים	הציר ה-33 של וקטור ההטמעה.
A34	חסר ממדים	-1	1	‫10 מטרים	הציר ה-34 של וקטור ההטמעה.
A35	חסר ממדים	-1	1	‫10 מטרים	הציר ה-35 של וקטור ההטמעה.
A36	חסר ממדים	-1	1	‫10 מטרים	הציר ה-36 של וקטור ההטמעה.
A37	חסר ממדים	-1	1	‫10 מטרים	הציר ה-37 של וקטור ההטמעה.
A38	חסר ממדים	-1	1	‫10 מטרים	הציר ה-38 של וקטור ההטמעה.
A39	חסר ממדים	-1	1	‫10 מטרים	הציר ה-39 של וקטור ההטמעה.
A40	חסר ממדים	-1	1	‫10 מטרים	הציר ה-40 של וקטור ההטמעה.
A41	חסר ממדים	-1	1	‫10 מטרים	הציר ה-41 של וקטור ההטמעה.
A42	חסר ממדים	-1	1	‫10 מטרים	הציר ה-42 של וקטור ההטמעה.
A43	חסר ממדים	-1	1	‫10 מטרים	הציר ה-43 של וקטור ההטמעה.
A44	חסר ממדים	-1	1	‫10 מטרים	הציר ה-44 של וקטור ההטמעה.
A45	חסר ממדים	-1	1	‫10 מטרים	הציר ה-45 של וקטור ההטמעה.
A46	חסר ממדים	-1	1	‫10 מטרים	הציר ה-46 של וקטור ההטמעה.
A47	חסר ממדים	-1	1	‫10 מטרים	הציר ה-47 של וקטור ההטמעה.
A48	חסר ממדים	-1	1	‫10 מטרים	הציר ה-48 של וקטור ההטמעה.
A49	חסר ממדים	-1	1	‫10 מטרים	הציר ה-49 של וקטור ההטמעה.
A50	חסר ממדים	-1	1	‫10 מטרים	הציר ה-50 של וקטור ההטמעה.
A51	חסר ממדים	-1	1	‫10 מטרים	הציר ה-51 של וקטור ההטמעה.
A52	חסר ממדים	-1	1	‫10 מטרים	הציר ה-52 של וקטור ההטמעה.
A53	חסר ממדים	-1	1	‫10 מטרים	הציר ה-53 של וקטור ההטמעה.
A54	חסר ממדים	-1	1	‫10 מטרים	הציר ה-54 של וקטור ההטמעה.
A55	חסר ממדים	-1	1	‫10 מטרים	הציר ה-55 של וקטור ההטמעה.
A56	חסר ממדים	-1	1	‫10 מטרים	הציר ה-56 של וקטור ההטמעה.
A57	חסר ממדים	-1	1	‫10 מטרים	הציר ה-57 של וקטור ההטמעה.
A58	חסר ממדים	-1	1	‫10 מטרים	הציר ה-58 של וקטור ההטמעה.
A59	חסר ממדים	-1	1	‫10 מטרים	הציר ה-59 של וקטור ההטמעה.
A60	חסר ממדים	-1	1	‫10 מטרים	הציר ה-60 של וקטור ההטמעה.
A61	חסר ממדים	-1	1	‫10 מטרים	הציר ה-61 של וקטור ההטמעה.
A62	חסר ממדים	-1	1	‫10 מטרים	הציר ה-62 של וקטור ההטמעה.
A63	חסר ממדים	-1	1	‫10 מטרים	הציר ה-63 של וקטור ההטמעה.

מאפייני תמונה

מאפייני תמונה

שם	סוג	תיאור
MODEL_VERSION	מחרוזת	מחרוזת הגרסה שמזהה באופן ייחודי את גרסת המודל ששימשה ליצירת התמונה.
PROCESSING_SOFTWARE_VERSION	מחרוזת	מחרוזת הגרסה שמזהה באופן ייחודי את תוכנת עיבוד נתוני המודל ששימשה ליצירת התמונה.
UTM_ZONE	מחרוזת	אזור ה-UTM של מערכת הפניות הקואורדינטות ששימשה ליצירת התמונה.
DATASET_VERSION	מחרוזת	גרסת מערך הנתונים.

תנאים והגבלות

תנאים והגבלות

קבוצת הנתונים הזו מותרת לשימוש במסגרת רישיון CC-BY 4.0, ונדרש להוסיף את טקסט לציון קרדיט הבא: "קבוצת הנתונים AlphaEarth Foundations Satellite Embedding נוצרה על ידי Google ו-Google DeepMind".

ציטוטים ביבליוגרפיים

ציטוטים ביבליוגרפיים:

• 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., גינאן, או. (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. arXiv preprint arXiv.2507.22291. doi:10.48550/arXiv.2507.22291

סיור עם פלטפורמת Earth Engine

חשוב: ‫Earth Engine היא פלטפורמה לניתוח מדעי וויזואליזציה של נתונים גיאו-מרחביים בקנה מידה של פטה-בייטים. הפלטפורמה מיועדת לשימוש הציבור, לעסקים ולגופים ממשלתיים. השימוש ב-Earth Engine לצורכי מחקר, חינוך ומטרות צדקה הוא בחינם. כדי להתחיל, צריך להירשם לקבלת גישה ל-Earth Engine.

עורך קוד (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');

פתיחה ב-Code Editor

Satellite Embedding V1

מערך הנתונים של הטמעת תמונות לוויין של Google הוא אוסף גלובלי של הטמעות גיאו-מרחביות שנלמדו, שמוכן לניתוח. כל פיקסל בגודל 10 מטרים בקבוצת הנתונים הזו הוא ייצוג של 64 ממדים, או "וקטור הטמעה", שמקודד מסלולים זמניים של תנאי פני השטח בפיקסל ובסביבתו, כפי שנמדדו על ידי מכשירים וקבוצות נתונים שונים של תצפית על כדור הארץ, במהלך …

GOOGLE/SATELLITE_EMBEDDING/V1/ANNUAL, annual,global,google,landsat-derived,satellite-imagery,sentinel1-derived,sentinel2-derived

2017-01-01T00:00:00Z/2025-01-01T00:00:00Z

-90 -180 90 180

Google Earth Engine

https://developers.google.com/earth-engine/datasets