Google Earth में मौजूद क्लासिफ़ाई टूल, एआई का इस्तेमाल करके किसी इलाके के लिए, ज़रूरत के मुताबिक तैयार मैप लेयर ("क्लासिफ़िकेशन") बनाता है. इसके लिए, यह टूल ज़मीन के इस्तेमाल की कैटगरी तय करता है. चाहे आपको अलग-अलग तरह की फ़सलों को मैप करना हो, जंगल के फैलाव को ट्रैक करना हो या शहरी इलाकों में अंतर दिखाना हो, यह टूल लेबल किए गए आपके उदाहरणों को पूरी तरह से मैप में बदल देता है.
यह कैसे काम करता है
- क्लास जोड़ना और उदाहरण देना: टूल को यह बताने के लिए कि मैप पर क्या है, पॉइंट ड्रॉप करें. उदाहरण के लिए, "जंगल" या "शहरी इलाका". इसे अपनी तय की गई परिभाषाओं के आधार पर, एआई को अलग-अलग तरह के लैंडस्केप के बारे में "सिखाने" के तौर पर समझें.
- एआई विश्लेषण: पर्दे के पीछे, यह टूल आपके पॉइंट को AlphaEarth Foundations Satellite Embedding डेटासेट के साथ जोड़ता है. यह एक खास ग्लोबल एआई मॉडल है, जो सैटेलाइट से ली गई इमेज के यूनीक पैटर्न को समझता है.
- अनुमान के आधार पर मैपिंग: मशीन लर्निंग मॉडल ("रैंडम फ़ॉरेस्ट") आपके इलाके में हर 10 मीटर के वर्ग का विश्लेषण करता है. यह इन वर्गों की तुलना आपके उदाहरणों से करता है और मैप के बाकी हिस्से को अपने-आप भर देता है.
पसंद के मुताबिक क्लासिफ़िकेशन लेयर जनरेट करना
- Google Earth में कोई मौजूदा प्रोजेक्ट खोलें या नया प्रोजेक्ट बनाएं.
- टूल
क्लासिफ़ाई करें पर जाएं. शुरू करने के लिए, अपनी दिलचस्पी के इलाके के चारों ओर पॉलीगॉन बनाएं या कोई मौजूदा पॉलीगॉन चुनें.
- अपनी दिलचस्पी का इलाका बनाने के लिए, मैप पर पॉइंट पर क्लिक करें.
- किसी पॉइंट को हटाने के लिए, पहले जैसा करें पहले जैसा करें पर क्लिक करें.
- अपनी दिलचस्पी का इलाका फिर से बनाने के लिए, रीफ़्रेश नया शुरू करें पर क्लिक करें.
अपनी क्लासिफ़िकेशन लेयर बनाना शुरू करने के लिए, क्लास जोड़ें बटन को चुनें.
अपनी नई लेयर को टाइटल देने के लिए, को चुनें.
क्लासिफ़िकेशन का साल चुनें.
- वह साल चुनें जिसके लिए आपको मैप बनाना है. यह टूल, क्लासिफ़िकेशन के लिए इस अवधि के सैटेलाइट डेटा का इस्तेमाल करता है. साथ ही, यह मान लेता है कि आपके दिए गए सभी सैंपल पॉइंट, उस साल की ज़मीनी स्थितियों को दिखाते हैं.
अपनी क्लासिफ़िकेशन लेयर में कम से कम दो क्लास जोड़ें.
- आपके पास अपना डिसप्ले नेम डालने और क्लासिफ़िकेशन को किसी रंग से स्टाइल करने का विकल्प है.
- डेटा लेयर को स्टाइल करने के तरीके के बारे में ज़्यादा जानें.
क्लास को सेव करने के लिए, हो गया को चुनें.
इसके बाद, चुनी गई क्लास के लिए मैप पर सैंपल पॉइंट डालें, ताकि टूल को यह पता चल सके कि आपको क्या चाहिए.
- हर क्लास के लिए कम से कम तीन सैंपल पॉइंट डालें.
आपके पास अपनी पसंद के मुताबिक क्लास तय करने या मौजूदा क्लासिफ़िकेशन सिस्टम से क्लास चुनने का विकल्प है. क्लासिफ़िकेशन सिस्टम, पहले से तय कैटगरी का स्टैंडर्ड सेट उपलब्ध कराता है. इससे, उस क्लासिफ़िकेशन सिस्टम का इस्तेमाल करने वाले अन्य मैप से तुलना की जा सकती है.
क्लासिफ़िकेशन सिस्टम का इस्तेमाल करने के लिए, मेन्यू को चुनें. इसके बाद, list_alt क्लासिफ़िकेशन सिस्टम का इस्तेमाल करें को चुनें.
- इसके बाद, कोई क्लासिफ़िकेशन सिस्टम चुनें और उस सिस्टम में क्लास खोजें. वे क्लास चुनें जिनका आपको इस्तेमाल करना है. इसके बाद, उन्हें जोड़ने के लिए, हो गया को चुनें.
- आपके पास अपना डिसप्ले नेम डालने और रंग को पसंद के मुताबिक बनाने का विकल्प है.
क्लासिफ़ाइड मैप देखें. मैप में, आपके चुने गए क्लासिफ़िकेशन का साल दिखता है.
- सैंपल पॉइंट जोड़ने पर, लेयर लगातार अपडेट होती रहती है.
अगर टूल किसी इलाके को गलत तरीके से क्लासिफ़ाई करता है या "अनिश्चित" इलाके दिखाता है, तो उसकी गलतियों को ठीक करने के लिए कुछ और सैंपल पॉइंट जोड़ें. मॉडल, नए उदाहरणों से तुरंत सीखेगा, ताकि ज़्यादा सटीक मैप बनाया जा सके.
- लेगंड में दिखने वाली "अनिश्चित" क्लास, उन इलाकों को दिखाती है जहां मॉडल को क्लास के बीच अंतर करने के लिए ज़्यादा जानकारी की ज़रूरत होती है. इन पिक्सल को हाइलाइट किया जाता है, ताकि आपको यह पता चल सके कि किन जगहों के लिए ज़्यादा सैंपल पॉइंट की ज़रूरत है.
- इन जगहों के लिए लेबल देने के बाद, लेयर अपडेट हो जाती है.
अपनी लेयर बनाने के बाद, सही का निशानहो गया को चुनें जब आप अपनी लेयर बनाना समाप्त कर लें.
लेयर के इंस्पेक्टर पैनल में, बदलाव करें बटन को चुनकर, लेयर को अपडेट किया जा सकता है. उन इलाकों के लिए ज़्यादा सैंपल पॉइंट जोड़ें जो गलत या अधूरे दिखते हैं. इससे मॉडल को बेहतर मैप बनाने में मदद मिलेगी.
अच्छी मैपिंग के लिए सलाह
- मैप की क्वालिटी आपके दिए गए पॉइंट पर निर्भर करती है. सबसे अच्छे नतीजे पाने के लिए, आपके पॉइंट में हर क्लास के लिए, बदलाव की पूरी रेंज कैप्चर होनी चाहिए. अलग-अलग जगहों को चुनें. इनमें, पूरे साल के दौरान क्लास के अलग-अलग उदाहरण दिखते हों. उदाहरण के लिए, अगर आपको जंगलों को मैप करना है, तो घने और बिखरे हुए पेड़ों, दोनों के लिए पॉइंट शामिल करें. जितने ज़्यादा उदाहरण होंगे, नतीजे उतने ही बेहतर होंगे!
- यह टूल, बार-बार क्लासिफ़िकेशन के लिए बनाया गया है. अगर किसी इलाके में नतीजे "गलत" दिखते हैं, तो एआई मॉडल को ठीक करने के लिए वहां ज़्यादा पॉइंट ड्रॉप करें. इन इलाकों में लेबल किए गए पॉइंट जोड़कर, "अनिश्चित" इलाकों को कम करें.
- आपको जो नतीजे दिखते हैं वे AlphaEarth Foundations Satellite Embeddings की मदद से मिलते हैं. यह 10 मीटर रिज़ॉल्यूशन वाला एक ऐसा डेटासेट है जिसमें कई सैटेलाइट डेटा सोर्स से जानकारी मिलती है. Google Earth में ज़्यादा रिज़ॉल्यूशन वाले बुनियादी मैप का इस्तेमाल करके पॉइंट प्लेस करने के दौरान, एआई 10 मीटर एम्बेडिंग स्केल पर लैंडस्केप का विश्लेषण करता है, ताकि सटीक जानकारी मिल सके. सबसे अच्छे नतीजे पाने के लिए, उन सुविधाओं को लेबल करने पर फ़ोकस करें जो 10 मीटर के वर्ग से बड़े इलाकों को कवर करती हैं.AlphaEarth Foundations के बारे में ज़्यादा जानें.
सीमाएं
- क्लासिफ़िकेशन लेयर, साल 2017 या उसके बाद के लिए बनाई जा सकती है.
- यह टूल, 10 मीटर के वर्ग के लिए क्लासिफ़िकेशन जनरेट करता है. इससे छोटी चीज़ों, जैसे कि पार्क की गई कारें, बैकयार्ड शेड, और छोटे पेड़, का पता नहीं लगाया जा सकता और उन्हें क्लासिफ़ाई नहीं किया जा सकता.