Google Earth Engine 简介

Google Earth Engine 是一款用于大规模地理空间分析的 Google Cloud 产品。它将 PB 级的卫星图像和地理空间数据集目录与行星级计算相结合，以加快环境研究和应用的速度。

主要功能

简化且可扩缩的地理空间分析

Earth Engine 将丰富的地理空间数据目录与分布式计算集成在一起，可通过客户端库访问。用户可以访问各种卫星和环境数据，还可以纳入自己的数据集。该平台可根据用户指定的参数自动处理数据投影、缩放和合成，从而简化地理空间分析。它的分析函数可在不同规模下高效运行，而无需执行显式的数据准备步骤或分块。通过在内部管理复杂的数据处理和计算扩缩，Earth Engine 让用户能够专注于分析，而不是技术设置。

处理环境

Earth Engine 支持两种分析模式：

  • 交互式模式：适用于快速实时探索和可视化少量数据。
  • 批处理模式：适用于对大量数据执行计算密集型大规模任务。

开发环境

开发者可以从以下两个主要开发环境中进行选择：

  • Python 客户端库：Earth Engine 的灵活接口，可与更广泛的 Python 生态系统集成，从而简化高级工作流程，并在 Jupyter 笔记本中进行互动式分析。
  • JavaScript 代码编辑器：一个专用的基于 Web 的开发环境，用于快速原型设计、探索和创建 Earth Engine 应用。

可视化和结果

Earth Engine 支持从初始原型设计到最终数据导出进行地理空间分析。其高效的平铺和计算系统与交互式地图 widget 集成，可在代码编辑器和 Python 环境中提供快速可视化和检查功能。这样，您就可以立即进行数据探索和迭代。准备就绪后，用户可以将栅格和矢量结果导出到 Google Cloud Storage、BigQuery 或 Google 云端硬盘，还可以以与 pandas、NumPy 和 Xarray 兼容的格式将数据下载到本地。此外，Earth Engine 支持创建互动式 Web 应用，让用户能够与广大受众分享其地理空间数据洞见。

机器学习

Earth Engine 中内置了用于回归、分类、图像分割和准确性评估的机器学习工具。模型训练完成后，可以保存并反复应用。传统的机器学习工作流在 Earth Engine 的集成系统中得到了简化。对于更高级的选项或外部训练的模型，我们提供了与 Vertex AI 的集成，可将模型引入 Earth Engine 的数据中，或构建深度学习模型和基于神经网络的分析。

访问和管理

Earth Engine 可用于商业和非商业用途。非商业用途可免费使用，而商业用途需支付订阅费和计算费用。所有计算数据和私密数据都与 Google Cloud 项目相关联，可让用户通过 Google Cloud 控制台控制访问权限、资源管理和使用情况监控。通过这项集成，您可以集中管理项目、查看详细的结算信息，并应用 Google Cloud 强大的安全和合规性功能。用户可以利用 Identity and Access Management (IAM) 控制权限，还可以使用 Cloud Monitoring 和 Cloud Logging 记录活动和监控资源使用情况。