Satellite Embedding V1

資料集可用性

2017-01-01T00:00:00Z–2024-01-01T00:00:00Z

資料集供應來源

Google Earth Engine Google DeepMind

Earth Engine 程式碼片段

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

標記

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

說明

Google 衛星嵌入資料集是全球性的資料集，內含可供分析的地理空間嵌入。這個資料集中的每個 10 公尺像素都是 64 維度的表示法，或「嵌入向量」，可編碼單一曆年內，各種地球觀測儀器和資料集測量到的像素及其周圍地表狀況的時間軌跡。與傳統的光譜輸入和索引不同，這些輸入和索引的頻帶對應於實體測量結果，而嵌入項目則是特徵向量，可匯總多來源、多模態觀測結果之間的關係，雖然較難直接解讀，但功能更強大。查看使用範例和更詳細的說明。

資料集涵蓋陸地表面和淺水區，包括潮間帶和珊瑚礁帶、內陸水道和沿海水道。衛星軌道和儀器涵蓋範圍會限制兩極的涵蓋範圍。

這個集合包含的圖片涵蓋約 163,840 公尺 x 163,840 公尺的範圍，每張圖片有 64 個頻帶 {A00, A01, …, A63}，對應 64D 嵌入空間的每個軸。所有頻帶都應做為下游分析之用，因為這些頻帶共同代表嵌入空間中的 64D 座標，無法獨立解讀。

所有圖片都會以當地世界橫麥卡托投影生成，如 UTM_ZONE 屬性所示，且具有 system:time_start 和 system:time_end 屬性，可反映嵌入內容彙整的曆年；舉例來說，2021 年的嵌入圖片 system:start_time 等於 ee.Date('2021-01-01 00:00:00')，而 system:end_time 等於 ee.Date('2022-01-01 00:00:00')。

這些嵌入內容的長度為單位長度，也就是大小為 1，不需要任何額外正規化，且分布在單位球體中，因此非常適合用於叢集演算法和樹狀分類器。嵌入空間在不同年份之間也保持一致，因此可使用不同年份的嵌入項目，透過點積或兩個嵌入向量之間的角度，偵測條件變化。此外，嵌入內容的設計可線性組合，也就是說，嵌入內容可匯總，以產生空間解析度較粗的嵌入內容，或透過向量算術轉換，同時保留語意和距離關係。

「衛星嵌入」資料集是由 AlphaEarth Foundations 產生，這是一種地理空間嵌入模型，可整合多個資料串流，包括光學、雷達、雷射雷達和其他來源 (Brown、Kazmierski、Pasquarella 等人，審查中；預先發布版本請參閱這裡)。

由於系統會從多個感應器和圖像學習表示法，因此嵌入表示法通常能克服常見問題，例如雲朵、掃描線、感應器構件或遺失的資料，提供可直接取代其他地球觀測圖像來源的無縫分析就緒功能，用於分類、迴歸和變化偵測分析。

這個圖片集合中的嵌入是使用 AlphaEarth Foundations 模型 2.1 版生成，相較於 AlphaEarth Foundations 論文中評估的 2.0 版模型，2.1 版模型有許多改良之處。具體來說，我們重新產生訓練資料集，納入先前因感應器涵蓋範圍有限而捨棄的南極洲大量樣本，有效將訓練影片序列數量從超過 840 萬個增加到超過 1,010 萬個序列；在訓練期間，我們將 USDA NASS 農地資料層納入為額外目標；NLCD 和 CDL 的損失權重從 0.50 降低至 0.25；並實作其他幾項微小變更，以更有效地減輕與輸入感應器路徑、分格和多解析度像素目標相關的視覺構件。就評估指標而言，這些變更對模型成效沒有顯著影響，但大致上提升了產生的嵌入內容品質。

雖然仍有大規模的條帶和資料可用性構件，但這些通常代表微小的向量偏移，一般不會顯著影響下游處理或結果。

頻帶

像素大小
10 公尺

頻帶

名稱	單位	最小值	最大值	像素大小	說明
A00	無尺寸	-1	1	公尺	嵌入向量的第 0 個軸。
A01	無尺寸	-1	1	公尺	嵌入向量的第 1 個軸。
A02	無尺寸	-1	1	公尺	嵌入向量的第 2 個軸。
A03	無尺寸	-1	1	公尺	嵌入向量的第 3 個軸。
A04	無尺寸	-1	1	公尺	嵌入向量的第 4 個軸。
A05	無尺寸	-1	1	公尺	嵌入向量的第 5 個軸。
A06	無尺寸	-1	1	公尺	嵌入向量的第 6 個軸。
A07	無尺寸	-1	1	公尺	嵌入向量的第 7 個軸。
A08	無尺寸	-1	1	公尺	嵌入向量的第 8 個軸。
A09	無尺寸	-1	1	公尺	嵌入向量的第 9 個軸。
A10	無尺寸	-1	1	公尺	嵌入向量的第 10 個軸。
A11	無尺寸	-1	1	公尺	嵌入向量的第 11 個軸。
A12	無尺寸	-1	1	公尺	嵌入向量的第 12 個軸。
A13	無尺寸	-1	1	公尺	嵌入向量的第 13 個軸。
A14	無尺寸	-1	1	公尺	嵌入向量的第 14 個軸。
A15	無尺寸	-1	1	公尺	嵌入向量的第 15 個軸。
A16	無尺寸	-1	1	公尺	嵌入向量的第 16 個軸。
A17	無尺寸	-1	1	公尺	嵌入向量的第 17 個軸。
A18	無尺寸	-1	1	公尺	嵌入向量的第 18 個軸。
A19	無尺寸	-1	1	公尺	嵌入向量的第 19 個軸。
A20	無尺寸	-1	1	公尺	嵌入向量的第 20 個軸。
A21	無尺寸	-1	1	公尺	嵌入向量的第 21 個軸。
A22	無尺寸	-1	1	公尺	嵌入向量的第 22 個軸。
A23	無尺寸	-1	1	公尺	嵌入向量的第 23 個軸。
A24	無尺寸	-1	1	公尺	嵌入向量的第 24 個軸。
A25	無尺寸	-1	1	公尺	嵌入向量的第 25 個軸。
A26	無尺寸	-1	1	公尺	嵌入向量的第 26 個軸。
A27	無尺寸	-1	1	公尺	嵌入向量的第 27 個軸。
A28	無尺寸	-1	1	公尺	嵌入向量的第 28 個軸。
A29	無尺寸	-1	1	公尺	嵌入向量的第 29 個軸。
A30	無尺寸	-1	1	公尺	嵌入向量的第 30 個軸。
A31	無尺寸	-1	1	公尺	嵌入向量的第 31 個軸。
A32	無尺寸	-1	1	公尺	嵌入向量的第 32 個軸。
A33	無尺寸	-1	1	公尺	嵌入向量的第 33 個軸。
A34	無尺寸	-1	1	公尺	嵌入向量的第 34 個軸。
A35	無尺寸	-1	1	公尺	嵌入向量的第 35 個軸。
A36	無尺寸	-1	1	公尺	嵌入向量的第 36 個軸。
A37	無尺寸	-1	1	公尺	嵌入向量的第 37 個軸。
A38	無尺寸	-1	1	公尺	嵌入向量的第 38 個軸。
A39	無尺寸	-1	1	公尺	嵌入向量的第 39 個軸。
A40	無尺寸	-1	1	公尺	嵌入向量的第 40 個軸。
A41	無尺寸	-1	1	公尺	嵌入向量的第 41 個軸。
A42	無尺寸	-1	1	公尺	嵌入向量的第 42 個軸。
A43	無尺寸	-1	1	公尺	嵌入向量的第 43 個軸。
A44	無尺寸	-1	1	公尺	嵌入向量的第 44 個軸。
A45	無尺寸	-1	1	公尺	嵌入向量的第 45 個軸。
A46	無尺寸	-1	1	公尺	嵌入向量的第 46 個軸。
A47	無尺寸	-1	1	公尺	嵌入向量的第 47 個軸。
A48	無尺寸	-1	1	公尺	嵌入向量的第 48 個軸。
A49	無尺寸	-1	1	公尺	嵌入向量的第 49 個軸。
A50	無尺寸	-1	1	公尺	嵌入向量的第 50 個軸。
A51	無尺寸	-1	1	公尺	嵌入向量的第 51 個軸。
A52	無尺寸	-1	1	公尺	嵌入向量的第 52 個軸。
A53	無尺寸	-1	1	公尺	嵌入向量的第 53 個軸。
A54	無尺寸	-1	1	公尺	嵌入向量的第 54 個軸。
A55	無尺寸	-1	1	公尺	嵌入向量的第 55 個軸。
A56	無尺寸	-1	1	公尺	嵌入向量的第 56 個軸。
A57	無尺寸	-1	1	公尺	嵌入向量的第 57 個軸。
A58	無尺寸	-1	1	公尺	嵌入向量的第 58 個軸。
A59	無尺寸	-1	1	公尺	嵌入向量的第 59 個軸。
A60	無尺寸	-1	1	公尺	嵌入向量的第 60 個軸。
A61	無尺寸	-1	1	公尺	嵌入向量的第 61 個軸。
A62	無尺寸	-1	1	公尺	嵌入向量的第 62 個軸。
A63	無尺寸	-1	1	公尺	嵌入向量的第 63 個軸。

圖片屬性

圖片屬性

名稱	類型	說明
MODEL_VERSION	STRING	版本字串，用於專屬識別產生圖片的模型版本。
PROCESSING_SOFTWARE_VERSION	STRING	這個版本字串可做為模型資料處理軟體的專屬 ID，用於生成圖片。
UTM_ZONE	STRING	用於產生圖片的座標參考系統 UTM 區域。
DATASET_VERSION	STRING	資料集版本。

使用條款

使用條款

這個資料集是依據 CC BY 4.0 授權條款提供，且必須附上以下出處資訊：「AlphaEarth Foundations Satellite Embedding 資料集是由 Google 和 Google DeepMind 製作。」

引用內容

參考資料：

• 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：可從稀疏標籤資料準確且有效率地繪製全球地圖的嵌入欄位模型。arXiv 預先發布 arXiv.2507.22291。doi:10.48550/arXiv.2507.22291

使用 Earth Engine 探索

重要事項： Earth Engine 平台可用於對地理空間資料集進行 PB 等級的科學分析和視覺化，可供公益機構、企業和政府使用者使用。 您可以免費使用 Earth Engine 進行研究、教育和非營利用途。如要開始使用，請註冊 Earth Engine 存取權。

程式碼編輯器 (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');

在程式碼編輯器中開啟

Satellite Embedding V1

Google 衛星嵌入資料集是全球性的資料集，內含可供分析的地理空間嵌入內容。這個資料集中的每個 10 公尺像素都是 64 維度的表示法，或「嵌入向量」，可編碼該像素及其周圍地表狀況的時間軌跡，這些軌跡是透過各種地球觀測儀器和資料集在一段時間內測得。

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

2017-01-01T00:00:00Z/2024-01-01T00:00:00Z

-90 -180 90 180

Google Earth Engine

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