Phân loại (Thử nghiệm)

Sản phẩm hoặc tính năng này đang ở giai đoạn Thử nghiệm (giai đoạn trước khi phát hành rộng rãi). Các sản phẩm và tính năng ở giai đoạn trước khi phát hành rộng rãi có thể có chế độ hỗ trợ hạn chế và các thay đổi đối với sản phẩm và tính năng ở giai đoạn trước khi phát hành rộng rãi có thể không tương thích với các phiên bản ở giai đoạn trước khi phát hành rộng rãi khác. Các Sản phẩm ở giai đoạn trước khi phát hành rộng rãi chịu sự điều chỉnh của Điều khoản dành riêng cho từng dịch vụ của Google Maps Platform. Để biết thêm thông tin, hãy xem mô tả về giai đoạn phát hành.

Công cụ phân loại trong Google Earth sử dụng AI để tạo một lớp bản đồ tuỳ chỉnh ("phân loại") cho một khu vực nhất định bằng cách xác định các danh mục lớp phủ mặt đất. Cho dù bạn muốn lập bản đồ các loại cây trồng khác nhau, theo dõi độ che phủ rừng hay phân biệt các khu dân cư đô thị, công cụ này sẽ biến các ví dụ được gắn nhãn của bạn thành một bản đồ bao phủ toàn bộ.

Cách hoạt động

1. Thêm các lớp và đưa ra ví dụ: Thả điểm trên bản đồ để cho công cụ biết những gì có trên đó (ví dụ: "Rừng" hoặc "Đô thị"). Hãy coi đây là cách "dạy" AI biết các cảnh quan khác nhau trông như thế nào, dựa trên định nghĩa của riêng bạn.
2. Phân tích bằng AI: Ở chế độ nền, công cụ này ghép các điểm của bạn với AlphaEarth Foundations Satellite Embedding dataset (tập dữ liệu nhúng vệ tinh AlphaEarth Foundations), một mô hình AI toàn cầu chuyên biệt có thể hiểu được các mẫu hình ảnh vệ tinh riêng biệt.
3. Lập bản đồ dự đoán: Một mô hình học máy ("Rừng ngẫu nhiên") phân tích mọi ô vuông 10 mét trong khu vực của bạn. Công cụ này so sánh những ô vuông đó với các ví dụ của bạn và tự động điền phần còn lại của bản đồ.

Tạo lớp phân loại tuỳ chỉnh

1. Mở một dự án hiện có hoặc tạo một dự án mới trong Google Earth.
2. Chuyển đến phần Công cụ    Phân loại.

3. Vẽ một đa giác xung quanh khu vực mà bạn quan tâm hoặc chọn một đa giác hiện có để bắt đầu.

   • Nhấp vào các điểm trên bản đồ để vẽ một khu vực quan tâm.
   • Để xoá một điểm, hãy nhấp vào biểu tượng huỷ Huỷ.
   • Để vẽ lại khu vực quan tâm, hãy nhấp vào làm mới Bắt đầu lại.

   

4. Chọn nút Thêm lớp để bắt đầu tạo lớp phân loại.

5. Chọn biểu tượng để đặt tên cho lớp mới.

6. Chọn năm phân loại.

   • Chọn năm bạn muốn lập bản đồ. Công cụ này sử dụng dữ liệu vệ tinh từ khoảng thời gian này để phân loại và giả định rằng tất cả các điểm mẫu mà bạn cung cấp đều phản ánh điều kiện mặt đất của năm đó.
   Lưu ý: Các năm có sẵn là từ năm 2017 đến năm 2025.

7. Thêm ít nhất hai lớp vào lớp phân loại của bạn.

   • Bạn có thể nhập Tên hiển thị của riêng mình và tạo kiểu cho phân loại bằng một màu.
   • Tìm hiểu thêm về cách tạo kiểu cho lớp dữ liệu.

8. Chọn Xong để lưu lớp học.

9. Tiếp theo, hãy đặt các điểm mẫu trên bản đồ cho lớp bạn đã chọn để cho công cụ biết chính xác những gì bạn đang tìm kiếm.

   • Đặt ít nhất 3 điểm mẫu cho mỗi lớp.

   

10. Bạn có thể xác định các lớp tuỳ chỉnh của riêng mình hoặc chọn các lớp từ một hệ thống phân loại hiện có. Hệ thống phân loại cung cấp một bộ danh mục tiêu chuẩn được xác định trước, cho phép bạn so sánh tương đương với các bản đồ khác bằng hệ thống phân loại đó.

11. Để sử dụng hệ thống phân loại, hãy chọn biểu tượng trình đơn rồi chọn list_alt Sử dụng hệ thống phân loại.

    • Sau đó, hãy chọn một hệ thống phân loại và tìm kiếm các lớp học trong hệ thống đó. Chọn các lớp bạn muốn sử dụng, rồi chọn Xong để thêm các lớp đó.
    • Bạn có thể nhập Tên hiển thị của riêng mình và tuỳ chỉnh màu sắc.

    

12. Xem bản đồ được phân loại. Bản đồ này phản ánh năm phân loại mà bạn đã chọn.

    • Lớp này liên tục được cập nhật khi bạn thêm các điểm mẫu.

13. Nếu công cụ phân loại sai một khu vực hoặc cho thấy các khu vực "không xác định", hãy thêm một vài điểm mẫu khác để sửa lỗi. Mô hình sẽ ngay lập tức học hỏi từ các ví dụ mới của bạn để tạo ra một bản đồ chính xác hơn.

    • Lớp "không xác định" xuất hiện trong chú thích biểu thị những khu vực mà mô hình cần thêm thông tin để phân biệt giữa các lớp. Những pixel này được làm nổi bật để giúp bạn xác định chính xác vị trí cần thêm điểm lấy mẫu.
    • Sau khi bạn cung cấp nhãn cho các vị trí này, lớp sẽ được cập nhật.

14. Chọn Xong khi bạn đã tạo xong lớp.

15. Bạn có thể cập nhật lớp bằng cách chọn nút Chỉnh sửa trong bảng điều khiển trình kiểm tra của lớp. Chỉnh sửa để thêm nhiều điểm mẫu hơn cho những khu vực có vẻ không chính xác hoặc chưa hoàn chỉnh. Điều này sẽ giúp mô hình tạo ra một bản đồ tốt hơn.

    

Mẹo để lập bản đồ hiệu quả

• Bản đồ chỉ hoạt động hiệu quả khi có các điểm bạn cung cấp. Để có kết quả tốt nhất, các điểm của bạn phải nắm bắt được toàn bộ phạm vi biến thiên cho từng lớp. Chọn nhiều địa điểm đại diện cho nhiều ví dụ đa dạng về lớp học trong suốt cả năm. Ví dụ: nếu bạn đang lập bản đồ rừng, hãy thêm điểm cho cả cây mọc dày và cây mọc rải rác. Bạn cung cấp càng nhiều ví dụ càng tốt!
• Công cụ này được thiết kế để phân loại lặp đi lặp lại. Nếu kết quả có vẻ "không chính xác" ở một khu vực nhất định, hãy thả thêm điểm vào đó để điều chỉnh mô hình AI. Giảm các khu vực "không rõ ràng" bằng cách thêm các điểm được gắn nhãn vào những khu vực này.
• Kết quả bạn thấy được cung cấp bởi AlphaEarth Foundations Satellite Embeddings (Giá trị nhúng vệ tinh của AlphaEarth Foundations), một tập dữ liệu giàu tính năng ở độ phân giải 10 mét được tạo từ nhiều nguồn dữ liệu vệ tinh. Trong khi bạn sử dụng bản đồ cơ sở có độ phân giải cao trong Google Earth để đặt các điểm, AI sẽ phân tích cảnh quan ở tỷ lệ nhúng 10 mét để đảm bảo độ chính xác trên diện rộng. Để có kết quả tốt nhất, hãy tập trung vào việc gắn nhãn các đối tượng bao phủ những khu vực có diện tích lớn hơn 10 mét vuông.Tìm hiểu thêm về AlphaEarth Foundations.

Các điểm hạn chế

• Năm sớm nhất mà bạn có thể tạo lớp phân loại là năm 2017.
• Công cụ này tạo ra các phân loại cho các ô vuông 10 mét. Các đối tượng nhỏ hơn kích thước này, chẳng hạn như ô tô đỗ, nhà kho sau nhà và cây nhỏ đơn lẻ, khó có thể được phát hiện và phân loại.