Google uses AI technology to translate content into your preferred language. AI translations can contain errors.

Satellite Embedding V1

זמינות קבוצת הנתונים: 2017-01-01T00:00:00Z–2025-01-01T00:00:00Z
מפיק מערך הנתונים: Google Earth Engine Google DeepMind

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 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 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, אזורי שוניות, 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 (UTM), כפי שמצוין במאפיין UTM_ZONE, ויש להן מאפיינים system:time_start ו-system:time_end שמשקפים את השנה הקלנדרית שמסוכמת בהטמעות. 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 של 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 חיישנים ותמונות רבים, בדרך כלל הם מתגברים על בעיות נפוצות כמו עננים, קווי סריקה, ארטיפקטים של חיישנים או נתונים חסרים. כך מתקבלים מאפיינים חלקים ומוכנים 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, שקודם לכן לא נכללו בגלל כיסוי מוגבל של החיישנים. כתוצאה מכך, 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 ההערכה, אבל הם שיפרו באופן כללי את האיכות של ההטמעות שמתקבלות.

למרות שעדיין יש חפצים גדולים של נתונים זמינים, בדרך כלל הם מייצגים היסטים קלים של וקטורים ולא משפיעים באופן משמעותי על העיבוד או על התוצאות.

מערך הנתונים זמין גם ב-Google Cloud Storage ‏ (GCS) בקטגוריה gs://alphaearth_foundations. אפשר לעיין בתוכן של הקטגוריה דרך מסוף Google Cloud, ולעיין בREADME של הקטגוריה כדי לקבל פרטים מלאים על מבנה הנתונים. החל מיולי 2026, מאגר הנתונים הזה מוגדר כ'הספק משלם'.

עדכונים:

החל מ-17 בנובמבר 2025, לשכבות ההטמעה יש DATASET_VERSION 1.1. זה כולל שכבת 2017 שנוצרה מחדש ומשלבת נתונים נוספים מ-Sentinel-1.

‫Google מחויבת להמשיך ליצור 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 מתבססת יצירת 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 מורשית במסגרת CC-BY 4.0 ונדרש טקסט השיוך הבא: "קבוצת הנתונים AlphaEarth Foundations Satellite Embedding נוצרה על ידי Google ו-Google DeepMind".

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., 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

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 ומוכנות 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 הזה ובסביבתו, כפי שנמדדו על ידי מכשירים וקבוצות נתונים שונים של תצפיות 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

Satellite Embedding V1 קל לארגן דפים בעזרת אוספים אפשר לשמור ולסווג תוכן על סמך ההעדפות שלך.

תיאור

תחום תדרים

מאפייני תמונה

תנאים והגבלות

ציטוטים ביבליוגרפיים

סיור עם פלטפורמת Earth Engine

עורך קוד (JavaScript)

Satellite Embedding V1