Mit dem Tool „Klassifizieren“ in Google Earth wird mithilfe von KI eine benutzerdefinierte Kartenebene (eine „Klassifizierung“) für ein bestimmtes Gebiet erstellt, indem Landbedeckungskategorien definiert werden. Ob Sie verschiedene Nutzpflanzenarten kartieren, die Waldbedeckung verfolgen oder Stadtviertel unterscheiden möchten – mit diesem Tool werden Ihre gekennzeichneten Beispiele in eine flächendeckende Karte umgewandelt.
Funktionsweise
- Klassen hinzufügen und Beispiele geben: Setzen Sie Punkte auf die Karte, um dem Tool mitzuteilen, was sich dort befindet (z. B. „Wald“ oder „Städtisch“). Sie „bringen“ der KI also anhand Ihrer eigenen Definitionen bei, wie verschiedene Landschaften aussehen.
- KI-Analyse: Im Hintergrund werden Ihre Punkte mit dem AlphaEarth Foundations Satellite Embedding Dataset abgeglichen, einem speziellen globalen KI-Modell, das einzigartige Muster von Satellitenbildern erkennt.
- Vorhersagekarten: Ein Modell für maschinelles Lernen („Random Forest“) analysiert jeden 10‑Meter-Quadratmeter in Ihrem Gebiet. Es vergleicht diese Quadrate mit Ihren Beispielen und füllt den Rest der Karte automatisch aus.
Benutzerdefinierte Klassifizierungsebene erstellen
- Öffnen Sie ein vorhandenes Projekt oder erstellen Sie ein neues in Google Earth.
- Klicken Sie auf Tools
Klassifizieren. Zeichnen Sie ein Polygon um den gewünschten Bereich oder wählen Sie ein vorhandenes Polygon aus, um zu beginnen.
- Klicken Sie auf Punkte auf der Karte, um ein Gebiet von Interesse zu zeichnen.
- Wenn Sie einen Punkt entfernen möchten, klicken Sie auf Rückgängig Rückgängig.
- Wenn Sie den interessierenden Bereich neu zeichnen möchten, klicken Sie auf Aktualisieren Neu beginnen.
Wählen Sie den Button Klassen hinzufügen aus, um mit dem Erstellen der Klassifizierungsebene zu beginnen.
Klicken Sie auf , um der neuen Ebene einen Titel zu geben.
Wählen Sie das Klassifizierungsjahr aus.
- Wählen Sie das Jahr aus, für das Sie eine Karte erstellen möchten. Das Tool verwendet Satellitendaten aus diesem Zeitraum für die Klassifizierung und geht davon aus, dass alle von Ihnen bereitgestellten Stichprobenpunkte die Bodenbedingungen dieses Jahres widerspiegeln.
Fügen Sie der Klassifizierungsebene mindestens zwei Klassen hinzu.
- Sie können einen eigenen Anzeigenamen eingeben und die Klassifizierung mit einer Farbe gestalten.
- Weitere Informationen zum Formatieren von Datenschichten
Wählen Sie Fertig aus, um die Klasse zu speichern.
Setzen Sie dann Beispielpunkte auf der Karte für die ausgewählte Klasse, um dem Tool genau zu zeigen, wonach Sie suchen.
- Platzieren Sie mindestens drei Beispielpunkte für jede Klasse.
Sie können eigene benutzerdefinierte Klassen definieren oder Klassen aus einem vorhandenen Klassifizierungssystem auswählen. Ein Klassifizierungssystem bietet einen standardisierten Satz vordefinierter Kategorien, mit denen Sie Vergleiche mit anderen Karten anstellen können, die dieses Klassifizierungssystem verwenden.
Wenn Sie ein Klassifizierungssystem verwenden möchten, wählen Sie das Menü und dann list_alt Klassifizierungssystem verwenden aus.
- Wählen Sie dann ein Klassifizierungssystem aus und suchen Sie nach Klassen in diesem System. Wählen Sie die gewünschten Kurse aus und klicken Sie auf Fertig, um sie hinzuzufügen.
- Sie können einen eigenen Anzeigenamen eingeben und die Farbe anpassen.
Sehen Sie sich die klassifizierte Karte an. Sie zeigt das von Ihnen ausgewählte Klassifizierungsjahr.
- Die Ebene wird kontinuierlich aktualisiert, wenn Sie Beispielpunkte hinzufügen.
Wenn das Tool einen Bereich falsch klassifiziert oder Bereiche mit dem Status „nicht eindeutig“ anzeigt, fügen Sie einige weitere Stichprobenpunkte hinzu, um die Fehler zu korrigieren. Das Modell lernt sofort aus Ihren neuen Beispielen, um eine genauere Karte zu erstellen.
- Die in der Legende angezeigte Klasse „nicht eindeutig“ steht für Bereiche, in denen das Modell mehr Informationen benötigt, um zwischen den Klassen zu unterscheiden. Diese Pixel werden hervorgehoben, damit Sie genau erkennen können, wo mehr Stichprobenpunkte erforderlich sind.
- Sobald Sie Labels für diese Orte angegeben haben, wird die Ebene aktualisiert.
Klicken Sie auf Fertig, wenn Sie die Ebene erstellt haben.
Sie können die Ebene aktualisieren, indem Sie im Bereich „Eigenschaften“ der Ebene auf die Schaltfläche Bearbeiten klicken. Bearbeiten Sie die Karte, um weitere Beispielpunkte für Bereiche hinzuzufügen, die falsch oder unvollständig aussehen. So kann das Modell eine bessere Karte erstellen.
Tipps für gutes Mapping
- Die Karte ist nur so gut wie die von Ihnen angegebenen Punkte. Um optimale Ergebnisse zu erzielen, sollten Ihre Punkte die gesamte Variationsbreite für jede Klasse abdecken. Wählen Sie eine Vielzahl von Orten aus, die unterschiedliche Beispiele für die Klasse über das gesamte Jahr hinweg darstellen. Wenn Sie beispielsweise Wälder kartieren, sollten Sie sowohl Punkte für dichte als auch für verstreute Bäume einbeziehen. Je mehr Beispiele, desto besser.
- Das Tool ist für die iterative Klassifizierung vorgesehen. Wenn die Ergebnisse in einem bestimmten Bereich nicht korrekt aussehen, setzen Sie dort mehr Punkte, um das KI-Modell zu korrigieren. Sie können die Bereiche, in denen die Ergebnisse nicht eindeutig sind, verkleinern, indem Sie dort zusätzliche Punkte mit Labels hinzufügen.
- Die angezeigten Ergebnisse basieren auf den AlphaEarth Foundations Satellite Embeddings, einem funktionsreichen Datensatz mit einer Auflösung von 10 Metern, der aus mehreren Satellitendatenquellen erstellt wurde. Während Sie die hochauflösende Grundkarte in Google Earth verwenden, um Punkte zu platzieren, analysiert die KI die Landschaft auf der 10-Meter-Einbettungsskala, um eine hohe Genauigkeit zu gewährleisten. Die besten Ergebnisse erzielen Sie, wenn Sie Features kennzeichnen, die Flächen abdecken, die größer als 10 × 10 Meter sind. Weitere Informationen zu AlphaEarth Foundations
Beschränkungen
- Das früheste Jahr, für das Sie eine Klassifizierungsebene erstellen können, ist 2017.
- Das Tool generiert Klassifizierungen für 10‑Meter-Quadrate. Objekte, die kleiner sind, z. B. geparkte Autos, Gartenhäuser und einzelne kleine Bäume, werden wahrscheinlich nicht erkannt und klassifiziert.