Google 地球的分類工具會使用 AI 建立特定區域的自訂地圖圖層 (即「分類」)，方法是定義土地覆蓋類別。無論您想繪製不同作物類型的地圖、追蹤森林覆蓋率，還是區分都市社區，這項工具都能將標記的範例轉換成全面性的地圖。
運作方式
- 新增類別並提供範例：在地圖上放置點，告訴工具該處的內容 (例如「森林」或「都市」)。這就像是根據自己的定義「教導」AI 辨識不同的地景。
- AI 分析：在幕後，這項工具會將您的點與 AlphaEarth Foundations Satellite Embedding 資料集配對， 這是一項專門的全球 AI 模型，可瞭解衛星影像的獨特模式。
- 預測性對應：機器學習模型 (「隨機森林」) 會分析您所在區域內每 10 公尺的範圍。並與你的範例比較，自動填入地圖的其餘部分。
產生自訂分類層
- 在 Google 地球中開啟現有專案，或建立新專案。
- 依序前往「工具」
「分類」。 繪製感興趣區域周圍的多邊形，或選取現有多邊形即可開始。
- 在地圖上點選路徑點，即可繪製感興趣的區域。
- 如要移除某個點，請按一下「復原」。
- 如要重新繪製感興趣的區域，請按一下「重新整理」以「開始新的」。
選取「新增類別」按鈕 ，開始建立分類層。
選取 ，為新圖層命名。
選取分類年份。
- 選擇要繪製地圖的年份。這項工具會使用這段期間的衛星資料進行分類，並假設您提供的所有樣本點都反映了當年的地面狀況。
在分類層中新增至少兩個類別。
- 您可以輸入自己的顯示名稱，並以顏色設定分類樣式。
- 進一步瞭解如何設定資料層的樣式。
選取「完成」即可儲存課程。
接著，在地圖上放置所選類別的樣本點，向工具明確指出您要尋找的內容。
- 為每個類別放置至少三個樣本點。
您可以定義自己的自訂類別，或從現有分類系統選取類別。分類系統提供一組標準化的預先定義類別，方便您使用該分類系統，與其他地圖進行同類比較。
如要使用分類系統，請選取選單 ，然後選擇 list_alt「使用分類系統」。
- 然後選取分類系統，並在該系統中搜尋課程。選擇要使用的課程，然後選取「完成」即可新增課程。
- 你可以輸入自己的顯示名稱，並自訂顏色。
查看分類地圖。地圖會顯示您選取的分類年份。
- 新增樣本點時，圖層會持續更新。
如果工具錯誤分類某個區域，或顯示「無法判斷」的區域，請新增幾個樣本點來修正錯誤。模型會立即從新樣本中學習，製作出更準確的地圖。
- 圖例中顯示的「不確定」類別代表模型需要更多資訊，才能區分不同類別的區域。這些像素會醒目顯示，協助您找出需要更多樣本點的位置。
- 提供這些地點的標籤後，圖層就會更新。
建立圖層後，請選取「完成」。
如要更新圖層，請在圖層的檢查器面板中選取「編輯」按鈕。編輯時，請為看起來不正確或不完整的區域新增更多樣本點，這有助於模型生成更準確的地圖。
地圖繪製訣竅
- 地圖的準確度取決於您提供的點。如要獲得最佳結果，您提供的點應能擷取每個類別的完整變異範圍。請選取各種地點，代表全年不同變異的類別範例。舉例來說，如果您要繪製森林地圖，請同時納入樹木密集和稀疏的點。範例越多越好！
- 這項工具適用於疊代分類。如果特定區域的結果看起來「不準確」，請在該區域放置更多點，修正 AI 模型。在「不確定」區域新增標記點，減少這類區域。
- 您看到的結果是由 AlphaEarth Foundations 衛星嵌入資料提供，這項功能豐富的資料集是由多個衛星資料來源製作而成，解析度為 10 公尺。您可以在 Google 地球中使用高解析度底圖放置點，AI 則會以 10 公尺的嵌入資料比例分析地景，確保廣泛的準確度。如要獲得最佳結果，請著重於標記涵蓋面積大於 10 公尺正方形的特徵。進一步瞭解 AlphaEarth Foundations。
限制
- 您最早可為 2017 年建立分類圖層。
- 這項工具會為 10 公尺的正方形生成分類。小於這個大小的物體 (例如停放的車輛、後院棚屋和單一的小樹) 不太可能偵測到並分類。