Anuncio: Todos los proyectos no comerciales registrados para usar Earth Engine antes del
15 de abril de 2025 deben
verificar su elegibilidad no comercial para mantener el acceso a Earth Engine.
Acerca de Google Earth Engine
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Google Earth Engine es un producto de Google Cloud para el análisis
geoespacial a gran escala. Combina un catálogo de varios petabytes de imágenes satelitales y conjuntos de datos geoespaciales con el procesamiento a escala planetaria para acelerar la investigación y las aplicaciones ambientales.
Funciones clave
Análisis geoespacial, simplificado y escalable
Earth Engine integra un extenso catálogo de datos geoespaciales con procesamiento distribuido, al que se puede acceder a través de bibliotecas cliente. Los usuarios pueden acceder a una amplia variedad de datos satelitales y ambientales, así como incorporar sus propios conjuntos de datos. La plataforma simplifica el análisis geoespacial, ya que controla automáticamente la proyección, el escalamiento y la composición de datos según los parámetros especificados por el usuario. Sus funciones analíticas operan de manera eficiente en diferentes escalas sin requerir pasos explícitos de preparación de datos ni división en fragmentos. Debido a que administra el procesamiento de datos complejo y la escalamiento computacional de forma interna, Earth Engine permite que los usuarios se enfoquen en el análisis en lugar de la configuración técnica.
Entornos de procesamiento
Earth Engine admite dos modos de análisis:
- Modo interactivo: Para la exploración y visualización rápidas de datos en tiempo real de pequeñas cantidades de datos.
- Modo por lotes: Para tareas intensivas en procesamiento a gran escala en grandes cantidades de datos.
Entornos de desarrollo
Los desarrolladores pueden elegir entre dos entornos de desarrollo principales:
- Biblioteca cliente de Python: Es una interfaz flexible de Earth Engine para la integración con el ecosistema más amplio de Python, lo que facilita los flujos de trabajo avanzados y el análisis interactivo en notebooks de Jupyter.
- Editor de código JavaScript: Es un entorno de desarrollo exclusivo basado en la Web para la creación de prototipos rápidos, la exploración y la creación de apps de Earth Engine.
Visualización y resultados
Earth Engine admite el análisis geoespacial desde el prototipado inicial hasta la exportación de datos final. Su sistema de procesamiento y mosaico eficiente, integrado con widgets de mapas interactivos, proporciona capacidades de visualización e inspección rápidas en el editor de código y los entornos de Python. Esto permite la exploración y la iteración de datos inmediatas. Cuando todo esté listo, los usuarios podrán exportar los resultados de vectores y raster a Google Cloud Storage, BigQuery o Google Drive, así como descargar datos de forma local en formatos compatibles con pandas, NumPy y Xarray.
Además, Earth Engine admite la creación de aplicaciones web interactivas, lo que permite a los usuarios compartir sus estadísticas geoespaciales con un público amplio.
Aprendizaje automático
Las herramientas de aprendizaje automático para la regresión, la clasificación, la segmentación de imágenes y la evaluación de la precisión están integradas en Earth Engine. Una vez entrenados, los modelos se pueden guardar y aplicar de forma repetida. Los flujos de trabajo de AA clásicos se optimizan en el sistema integrado de Earth Engine. Para opciones más avanzadas o modelos entrenados de forma externa, se proporciona la integración con Vertex AI, lo que permite llevar modelos a los datos de Earth Engine o la construcción de modelos de aprendizaje profundo y análisis basados en redes neuronales.
Acceso y administración
Earth Engine está disponible para uso comercial y
no comercial. El uso no comercial se ofrece sin costo, mientras que el uso comercial está sujeto a una tarifa de suscripción y cargos de procesamiento. Todos los datos privados y de procesamiento están asociados con los proyectos de Google Cloud, lo que les brinda a los usuarios control sobre el acceso, la administración de recursos y la supervisión del uso a través de la consola de Google Cloud. Esta integración permite la administración de proyectos centralizada, la información de facturación detallada y la aplicación de las sólidas funciones de seguridad y cumplimiento de Google Cloud. Los usuarios pueden beneficiarse de la administración de identidades y accesos (IAM) para controlar los permisos y registrar actividades y supervisar el uso de recursos con Cloud Monitoring y Cloud Logging.
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Última actualización: 2025-02-18 (UTC)
[null,null,["Última actualización: 2025-02-18 (UTC)"],[[["\u003cp\u003eGoogle Earth Engine is a cloud-based platform that provides petabytes of satellite imagery and geospatial datasets for environmental analysis.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eIt offers tools for geospatial analysis, including interactive and batch processing modes, as well as Python and JavaScript development environments.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eUsers can visualize and export results to various formats and platforms, including Google Cloud Storage, BigQuery, and Google Drive.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eEarth Engine incorporates machine learning capabilities for tasks like regression, classification, and image segmentation, and integrates with Vertex AI for advanced modeling.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eAccess is available for both commercial and non-commercial use, with options for managing projects, resources, and permissions through Google Cloud.\u003c/p\u003e\n"]]],["Google Earth Engine enables scalable geospatial analysis by combining a vast data catalog with planetary-scale computation. Users can access, process, and analyze satellite and environmental data using Python or JavaScript. It supports both interactive and batch processing for tasks. Results can be visualized, exported to various platforms (Google Cloud Storage, BigQuery, etc.), or integrated into interactive web applications. Machine learning tools are included, and Vertex AI integration is available for advanced models. Access is managed via Google Cloud projects with commercial and non-commercial options.\n"],null,["# About Google Earth Engine\n\nGoogle Earth Engine is a [Google Cloud product](https://cloud.google.com/earth-engine) for geospatial\nanalysis at scale. It combines a multi-petabyte catalog of satellite imagery and\ngeospatial datasets with planetary-scale computation to accelerate environmental\nresearch and applications.\n\nKey Features\n------------\n\n### Geospatial analysis, simplified and scalable\n\nEarth Engine integrates an extensive geospatial [data\ncatalog](/earth-engine/datasets) with distributed computing, accessible through\nclient libraries. Users can access a wide range of satellite and environmental\ndata, as well as [incorporate their own datasets](/earth-engine/guides/image_upload). The platform\nsimplifies geospatial analysis by automatically handling data projection,\nscaling, and compositing based on user-specified parameters. Its [analytical\nfunctions](/earth-engine/guides/objects_methods_overview) operate efficiently across different scales without\nrequiring explicit data preparation steps or chunking. By managing complex data\nprocessing and computational scaling internally, Earth Engine enables users to\nfocus on analysis rather than technical setup.\n\n### Processing environments\n\nEarth Engine supports [two modes of analysis](/earth-engine/guides/processing_environments):\n\n- **Interactive mode**: For rapid real-time data exploration and visualization of small amounts of data.\n- **Batch mode**: For large-scale computationally intensive tasks on large amounts of data.\n\n### Development environments\n\nDevelopers can choose between two primary development environments:\n\n- **Python client library**: A flexible interface to Earth Engine for integration with the broader Python ecosystem, facilitating advanced workflows, and interactive analysis in Jupyter notebooks.\n- **JavaScript Code Editor**: A dedicated web-based development environment for rapid prototyping, exploration, and Earth Engine App creation.\n\n### Visualization and results\n\nEarth Engine supports geospatial analysis from initial prototyping to final data\nexport. Its efficient tiling and computation system, integrated with interactive\nmap widgets, provides rapid visualization and inspection capabilities in both\nthe Code Editor and Python environments. This allows for immediate data\nexploration and iteration. When ready, users can [export](/earth-engine/guides/exporting) raster\nand vector results to Google Cloud Storage, BigQuery, or Google Drive, as well\nas download data locally in formats compatible with pandas, NumPy, and Xarray.\nAdditionally, Earth Engine supports the creation of [interactive web\napplications](/earth-engine/guides/apps), enabling users to share their geospatial insights with\na wide audience.\n\n### Machine learning\n\n[Machine learning tools](/earth-engine/guides/machine-learning) for regression, classification, image\nsegmentation, and accuracy assessment are built into Earth Engine. Once trained,\nmodels can be saved and applied repeatedly. Classical ML workflows are\nstreamlined within Earth Engine's integrated system. For more advanced options\nor externally trained models, integration with [Vertex AI](https://cloud.google.com/vertex-ai/docs/start/introduction-unified-platform) is\nprovided, allowing models to be brought to Earth Engine's data or enabling the\nconstruction of deep learning models and neural network-based analyses.\n\nAccess and management\n---------------------\n\nEarth Engine is available for both [commercial](https://earthengine.google.com/commercial/) and\n[noncommercial](https://earthengine.google.com/noncommercial/) use. Noncommercial use is offered free of\ncharge, while commercial use is subject to a [subscription fee and compute\ncharges](https://cloud.google.com/earth-engine/pricing). All computation and private data are associated with Google\nCloud projects, providing users with control over access, resource management,\nand usage monitoring through the Google Cloud Console. This integration allows\nfor centralized project management, detailed billing information, and the\napplication of Google Cloud's robust security and compliance features. Users can\ntake advantage of Identity and Access Management (IAM) to [control\npermissions](/earth-engine/cloud/access-control) and can [log activities](/earth-engine/guides/audit_logging) and [monitor\nresource usage](/earth-engine/guides/monitoring_usage) with Cloud Monitoring and Cloud Logging."]]
