- Veri Kümesi Kullanılabilirliği
- 2017-01-01T00:00:00Z–2024-01-01T00:00:00Z
- Veri Kümesi Sağlayıcı
- Google Earth Engine Google DeepMind
- Etiketler
Açıklama
Google Uydu Yerleştirme veri kümesi, öğrenilmiş coğrafi yerleştirmelerden oluşan, analize hazır küresel bir koleksiyondur. Bu veri kümesindeki her 10 metrelik piksel, bir takvim yılı boyunca çeşitli Dünya gözlem araçları ve veri kümeleri tarafından ölçülen, yüzey koşullarının o pikselde ve çevresindeki zamansal yörüngelerini kodlayan 64 boyutlu bir gösterim veya "gömme vektörüdür". Bantların fiziksel ölçümlere karşılık geldiği geleneksel spektral girişlerin ve indekslerin aksine yerleştirmeler, çok kaynaklı ve çok formatlı gözlemler arasındaki ilişkileri daha az doğrudan yorumlanabilir ancak daha güçlü bir şekilde özetleyen özellik vektörleridir. Kullanım örneklerini ve daha ayrıntılı açıklamaları inceleyin.
Veri kümesi; gelgitler arası ve resif bölgeleri, iç su yolları ve kıyı su yolları dahil olmak üzere karasal yüzeyleri ve sığ suları kapsar. Kutuplardaki kapsama alanı, uydu yörüngeleri ve araç kapsamıyla sınırlıdır.
Koleksiyon, yaklaşık 163.840 metreye 163.840 metrelik alanı kapsayan görüntülerden oluşur ve her görüntüde 64 bant {A00, A01, …, A63} bulunur. Bu bantların her biri, 64 boyutlu yerleştirme alanının her ekseni için bir banttır. Tüm bantlar, yerleştirme alanında toplu olarak 64 boyutlu bir koordinatı ifade ettikleri ve bağımsız olarak yorumlanamadıkları için aşağı akış analizinde kullanılmalıdır.
Tüm resimler, UTM_ZONE özelliğiyle belirtildiği gibi yerel Evrensel Enine Mercator projeksiyonunda oluşturulur ve yerleştirmelerle özetlenen takvim yılını yansıtan system:time_start ve system:time_end özelliklerine sahiptir. Örneğin, 2021'e ait bir yerleştirme resminin system:start_time değeri ee.Date('2021-01-01 00:00:00'), system:end_time değeri ise ee.Date('2022-01-01 00:00:00') olur.
Yerleştirmeler birim uzunluğundadır. Yani büyüklükleri 1'dir, ek normalleştirme gerektirmez ve birim küre boyunca dağıtılır. Bu nedenle, kümeleme algoritmaları ve ağaç tabanlı sınıflandırıcılarla kullanıma uygundur. Yerleştirme alanı da yıllar içinde tutarlıdır ve farklı yıllara ait yerleştirmeler, iki yerleştirme vektörü arasındaki nokta çarpımı veya açı dikkate alınarak koşul değişikliği algılama için kullanılabilir. Ayrıca, gömmeler doğrusal olarak birleştirilebilir şekilde tasarlanmıştır. Yani, daha kaba uzamsal çözünürlüklerde gömmeler oluşturmak için toplanabilir veya vektör aritmetiğiyle dönüştürülebilir ve yine de anlamsal anlamlarını ve mesafe ilişkilerini koruyabilirler.
Uydu Yerleştirme veri kümesi, AlphaEarth Foundations tarafından üretilmiştir. Bu veri kümesi, optik, radar, LiDAR ve diğer kaynaklar (Brown, Kazmierski, Pasquarella et al., 2025; ön baskı burada mevcuttur).
Temsiller birçok sensör ve görüntüde öğrenildiğinden, gömme temsilleri genellikle bulutlar, tarama çizgileri, sensör artefaktları veya eksik veriler gibi yaygın sorunların üstesinden gelerek sınıflandırma, regresyon ve değişiklik algılama analizlerinde diğer Dünya Gözlemi görüntü kaynaklarının yerine doğrudan kullanılabilecek sorunsuz ve analize hazır özellikler sunar.
Bu resim koleksiyonundaki gömmeler, AlphaEarth Foundations makalesinde değerlendirilen v2.0 modeline kıyasla çeşitli iyileştirmeler içeren AlphaEarth Foundations modelinin v2.1 sürümü kullanılarak oluşturulmuştur. Özellikle, eğitim veri kümesi, daha önce sınırlı sensör kapsamı nedeniyle bırakılan Antarktika'dan çok sayıda örnek içerecek şekilde yeniden oluşturuldu.Bu sayede, eğitim video dizilerinin sayısı 8,4 milyondan 10,1 milyona yükseldi.Ayrıca, eğitim sırasında ek bir hedef olarak USDA NASS Cropland Data Layer eklendi.NLCD ve CDL için kayıp ağırlıkları 0,50'den 0,25'e düşürüldü.Giriş sensörü şeritleri, döşeme ve çok çözünürlüklü piksel hedefleriyle ilişkili görsel yapaylıkları daha iyi azaltmak için başka küçük değişiklikler de yapıldı. Bu değişiklikler, değerlendirme metrikleri açısından modelin performansını önemli ölçüde etkilemedi ancak sonuçta elde edilen yerleştirmelerin kalitesini genel olarak artırdı.
Büyük ölçekli bazı bant ve veri kullanılabilirliği eserleri kalsa da bunlar genellikle küçük vektör kaymalarını temsil eder ve genellikle sonraki işleme veya sonuçları önemli ölçüde etkilemez.
Güncelleme: 17.11.2025 itibarıyla, 2017 yılına ait yerleştirme katmanları, ek Sentinel-1 verilerini içerecek şekilde yeniden oluşturuldu ve yerinde güncellendi. Bu güncellenen katmanların DATASET_VERSION özelliği 1.0'dan 1.1'e yükseltildi.
Bantlar
Piksel Boyutu
10 metre
Bantlar
| Ad | Birimler | Min. | Maks. | Piksel Boyutu | Açıklama |
|---|---|---|---|---|---|
A00 |
Boyutsuz | -1 | 1 | metre | Yerleştirme vektörünün 0. ekseni. |
A01 |
Boyutsuz | -1 | 1 | metre | Yerleştirme vektörünün 1. ekseni. |
A02 |
Boyutsuz | -1 | 1 | metre | Yerleştirme vektörünün 2. ekseni. |
A03 |
Boyutsuz | -1 | 1 | metre | Yerleştirme vektörünün 3. ekseni. |
A04 |
Boyutsuz | -1 | 1 | metre | Yerleştirme vektörünün 4. ekseni. |
A05 |
Boyutsuz | -1 | 1 | metre | Yerleştirme vektörünün 5. ekseni. |
A06 |
Boyutsuz | -1 | 1 | metre | Yerleştirme vektörünün 6. ekseni. |
A07 |
Boyutsuz | -1 | 1 | metre | Yerleştirme vektörünün 7. ekseni. |
A08 |
Boyutsuz | -1 | 1 | metre | Yerleştirme vektörünün 8. ekseni. |
A09 |
Boyutsuz | -1 | 1 | metre | Yerleştirme vektörünün 9. ekseni. |
A10 |
Boyutsuz | -1 | 1 | metre | Yerleştirme vektörünün 10. ekseni. |
A11 |
Boyutsuz | -1 | 1 | metre | Yerleştirme vektörünün 11. ekseni. |
A12 |
Boyutsuz | -1 | 1 | metre | Yerleştirme vektörünün 12. ekseni. |
A13 |
Boyutsuz | -1 | 1 | metre | Yerleştirme vektörünün 13. ekseni. |
A14 |
Boyutsuz | -1 | 1 | metre | Yerleştirme vektörünün 14. ekseni. |
A15 |
Boyutsuz | -1 | 1 | metre | Yerleştirme vektörünün 15. ekseni. |
A16 |
Boyutsuz | -1 | 1 | metre | Yerleştirme vektörünün 16. ekseni. |
A17 |
Boyutsuz | -1 | 1 | metre | Yerleştirme vektörünün 17. ekseni. |
A18 |
Boyutsuz | -1 | 1 | metre | Yerleştirme vektörünün 18. ekseni. |
A19 |
Boyutsuz | -1 | 1 | metre | Yerleştirme vektörünün 19. ekseni. |
A20 |
Boyutsuz | -1 | 1 | metre | Yerleştirme vektörünün 20. ekseni. |
A21 |
Boyutsuz | -1 | 1 | metre | Yerleştirme vektörünün 21. ekseni. |
A22 |
Boyutsuz | -1 | 1 | metre | Yerleştirme vektörünün 22. ekseni. |
A23 |
Boyutsuz | -1 | 1 | metre | Yerleştirme vektörünün 23. ekseni. |
A24 |
Boyutsuz | -1 | 1 | metre | Yerleştirme vektörünün 24. ekseni. |
A25 |
Boyutsuz | -1 | 1 | metre | Yerleştirme vektörünün 25. ekseni. |
A26 |
Boyutsuz | -1 | 1 | metre | Yerleştirme vektörünün 26. ekseni. |
A27 |
Boyutsuz | -1 | 1 | metre | Yerleştirme vektörünün 27. ekseni. |
A28 |
Boyutsuz | -1 | 1 | metre | Yerleştirme vektörünün 28. ekseni. |
A29 |
Boyutsuz | -1 | 1 | metre | Yerleştirme vektörünün 29. ekseni. |
A30 |
Boyutsuz | -1 | 1 | metre | Yerleştirme vektörünün 30. ekseni. |
A31 |
Boyutsuz | -1 | 1 | metre | Yerleştirme vektörünün 31. ekseni. |
A32 |
Boyutsuz | -1 | 1 | metre | Yerleştirme vektörünün 32. ekseni. |
A33 |
Boyutsuz | -1 | 1 | metre | Yerleştirme vektörünün 33. ekseni. |
A34 |
Boyutsuz | -1 | 1 | metre | Yerleştirme vektörünün 34. ekseni. |
A35 |
Boyutsuz | -1 | 1 | metre | Yerleştirme vektörünün 35. ekseni. |
A36 |
Boyutsuz | -1 | 1 | metre | Yerleştirme vektörünün 36. ekseni. |
A37 |
Boyutsuz | -1 | 1 | metre | Yerleştirme vektörünün 37. ekseni. |
A38 |
Boyutsuz | -1 | 1 | metre | Yerleştirme vektörünün 38. ekseni. |
A39 |
Boyutsuz | -1 | 1 | metre | Yerleştirme vektörünün 39. ekseni. |
A40 |
Boyutsuz | -1 | 1 | metre | Yerleştirme vektörünün 40. ekseni. |
A41 |
Boyutsuz | -1 | 1 | metre | Yerleştirme vektörünün 41. ekseni. |
A42 |
Boyutsuz | -1 | 1 | metre | Yerleştirme vektörünün 42. ekseni. |
A43 |
Boyutsuz | -1 | 1 | metre | Yerleştirme vektörünün 43. ekseni. |
A44 |
Boyutsuz | -1 | 1 | metre | Yerleştirme vektörünün 44. ekseni. |
A45 |
Boyutsuz | -1 | 1 | metre | Yerleştirme vektörünün 45. ekseni. |
A46 |
Boyutsuz | -1 | 1 | metre | Yerleştirme vektörünün 46. ekseni. |
A47 |
Boyutsuz | -1 | 1 | metre | Yerleştirme vektörünün 47. ekseni. |
A48 |
Boyutsuz | -1 | 1 | metre | Yerleştirme vektörünün 48. ekseni. |
A49 |
Boyutsuz | -1 | 1 | metre | Yerleştirme vektörünün 49. ekseni. |
A50 |
Boyutsuz | -1 | 1 | metre | Yerleştirme vektörünün 50. ekseni. |
A51 |
Boyutsuz | -1 | 1 | metre | Yerleştirme vektörünün 51. ekseni. |
A52 |
Boyutsuz | -1 | 1 | metre | Yerleştirme vektörünün 52. ekseni. |
A53 |
Boyutsuz | -1 | 1 | metre | Yerleştirme vektörünün 53. ekseni. |
A54 |
Boyutsuz | -1 | 1 | metre | Yerleştirme vektörünün 54. ekseni. |
A55 |
Boyutsuz | -1 | 1 | metre | Yerleştirme vektörünün 55. ekseni. |
A56 |
Boyutsuz | -1 | 1 | metre | Yerleştirme vektörünün 56. ekseni. |
A57 |
Boyutsuz | -1 | 1 | metre | Yerleştirme vektörünün 57. ekseni. |
A58 |
Boyutsuz | -1 | 1 | metre | Yerleştirme vektörünün 58. ekseni. |
A59 |
Boyutsuz | -1 | 1 | metre | Yerleştirme vektörünün 59. ekseni. |
A60 |
Boyutsuz | -1 | 1 | metre | Yerleştirme vektörünün 60. ekseni. |
A61 |
Boyutsuz | -1 | 1 | metre | Yerleştirme vektörünün 61. ekseni. |
A62 |
Boyutsuz | -1 | 1 | metre | Yerleştirme vektörünün 62. ekseni. |
A63 |
Boyutsuz | -1 | 1 | metre | Yerleştirme vektörünün 63. ekseni. |
Resim Özellikleri
Resim Özellikleri
| Ad | Tür | Açıklama |
|---|---|---|
| MODEL_VERSION | Dize | Resmi üretmek için kullanılan model sürümünü benzersiz şekilde tanımlayan sürüm dizesi. |
| PROCESSING_SOFTWARE_VERSION | Dize | Resmi oluşturmak için kullanılan model veri işleme yazılımını benzersiz şekilde tanımlayan sürüm dizesi. |
| UTM_ZONE | Dize | Resmi üretmek için kullanılan koordinat referans sisteminin UTM bölgesi. |
| DATASET_VERSION | Dize | Veri kümesi sürümü. |
Kullanım Şartları
Kullanım Şartları
Bu veri kümesi CC-BY 4.0 kapsamında lisanslanmıştır ve şu atıf metnini gerektirir: "AlphaEarth Foundations Satellite Embedding veri kümesi Google ve Google DeepMind tarafından üretilmiştir."
Alıntılar
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
Earth Engine ile keşfetme
Kod Düzenleyici (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');