La herramienta de clasificación de Google Earth usa IA para crear una capa de mapa personalizada (una "clasificación") para un área determinada mediante la definición de categorías de cobertura terrestre. Ya sea que quieras mapear diferentes tipos de cultivos, hacer un seguimiento de la cobertura forestal o diferenciar vecindarios urbanos, esta herramienta convierte tus ejemplos etiquetados en un mapa de pared a pared.
Cómo funciona
- Agrega clases y proporciona ejemplos: Coloca puntos en el mapa para indicarle a la herramienta lo que hay allí (por ejemplo, "Bosque" o "Urbano"). Piensa en esto como "enseñar" a la IA cómo se ven los diferentes paisajes, según tus propias definiciones.
- Análisis de IA: Tras bambalinas, la herramienta une tus puntos con el conjunto de datos AlphaEarth Foundations Satellite Embedding, un modelo de IA global especializado que comprende patrones únicos de imágenes satelitales.
- Mapeo predictivo: Un modelo de aprendizaje automático ("Random Forest") analiza cada cuadrado de 10 metros dentro de tu área. Compara esos cuadrados con tus ejemplos y completa automáticamente el resto del mapa.
Genera una capa de clasificación personalizada
- Abre un proyecto existente o crea uno nuevo en Google Earth.
- Ve a Herramientas
Clasificar. Dibuja un polígono alrededor del área de interés o selecciona uno existente para comenzar.
- Haz clic en distintos puntos del mapa para dibujar un área de interés.
- Para quitar un punto, haz clic en deshacer Deshacer.
- Para volver a dibujar el área de interés, haz clic en Actualizar Comenzar de nuevo.
Selecciona el botón Agregar clases para comenzar a crear tu capa de clasificación.
Selecciona para titular tu capa nueva.
Selecciona el año de clasificación.
- Elige el año que quieres mapear. La herramienta usa datos satelitales de este período para la clasificación y supone que todos los puntos de muestra que proporciones reflejan las condiciones del terreno de ese año.
Agrega al menos dos clases a tu capa de clasificación.
- Puedes ingresar tu propio Nombre visible y darle estilo a la clasificación con un color.
- Obtén más información para darle estilo a las capas de datos.
Selecciona Listo para guardar la clase.
A continuación, coloca puntos de muestra en el mapa para la clase que seleccionaste para mostrarle a la herramienta exactamente lo que buscas.
- Coloca al menos tres puntos de muestra para cada clase.
Puedes definir tus propias clases personalizadas o seleccionar clases de un sistema de clasificación existente. Un sistema de clasificación proporciona un conjunto estandarizado de categorías predefinidas, lo que te permite hacer comparaciones directas con otros mapas que usan ese sistema de clasificación.
Para usar un sistema de clasificación, selecciona el menú y elige list_alt Usar un sistema de clasificación.
- Luego, selecciona un sistema de clasificación y busca clases dentro de ese sistema. Elige las clases que quieres usar y selecciona Listo para agregarlas.
- Puedes ingresar tu propio Nombre visible y personalizar el color.
Visualiza el mapa clasificado. El mapa refleja el año de clasificación que seleccionaste.
- La capa se actualiza continuamente a medida que agregas puntos de muestra.
Si la herramienta clasifica incorrectamente un área o muestra áreas "no concluyentes", agrega algunos puntos de muestra más para corregir sus errores. El modelo aprenderá de inmediato de tus ejemplos nuevos para producir un mapa más preciso.
- La clase "no concluyente" que se muestra en la leyenda representa áreas en las que el modelo requiere más información para distinguir entre clases. Estos píxeles se destacan para ayudarte a identificar exactamente dónde se necesitan más puntos de muestra.
- Una vez que proporciones etiquetas para estas ubicaciones, se actualizará la capa.
Selecciona la marca de verificación Listo cuando termines de crear tu capa.
Para actualizar la capa, selecciona el botón Editar en el panel del inspector de la capa. Edita para agregar más puntos de muestra para las áreas que se vean incorrectas o incompletas. Esto ayudará al modelo a producir un mapa mejor.
Sugerencias para un buen mapeo
- El mapa solo será tan bueno como los puntos que proporciones. Para obtener los mejores resultados, tus puntos deben capturar el rango completo de variación para cada clase. Selecciona una amplia variedad de ubicaciones que representen diferentes ejemplos variados de la clase durante todo el año. Por ejemplo, si estás mapeando bosques, incluye puntos para árboles densos y dispersos. Cuantos más ejemplos, mejor.
- La herramienta está diseñada para la clasificación iterativa. Si los resultados se ven "desactivados" en un área determinada, coloca más puntos allí para corregir el modelo de IA. Reduce las áreas "no concluyentes" agregando puntos etiquetados en estas áreas.
- Los resultados que ves se basan en AlphaEarth Foundations Satellite Embeddings, un conjunto de datos repleto de funciones con una resolución de 10 metros creado a partir de varias fuentes de datos satelitales. Mientras usas el mapa base de alta resolución en Google Earth para colocar puntos, la IA analiza el paisaje en la escala de incorporación de 10 metros para garantizar una precisión amplia. Para obtener mejores resultados, enfócate en etiquetar atributos que cubran áreas más grandes que cuadrados de 10 metros.Obtén más información sobre AlphaEarth Foundations.
Limitaciones
- El año más antiguo para el que puedes crear una capa de clasificación es 2017.
- La herramienta genera clasificaciones para cuadrados de 10 metros. Es poco probable que se detecten y clasifiquen objetos más pequeños, como automóviles estacionados, cobertizos en el patio trasero y árboles pequeños individuales.