Google Earth Engine, बड़े पैमाने पर जियोस्पेशल विश्लेषण के लिए Google Cloud का प्रॉडक्ट है. इसमें, उपग्रह से ली गई तस्वीरों और जियोस्पेशल डेटासेट के कई पेटाबाइट वाले कैटलॉग को ग्रह-स्तरीय कंप्यूटेशन के साथ जोड़ा जाता है. इससे, पर्यावरण से जुड़ी रिसर्च और ऐप्लिकेशन को तेज़ी से आगे बढ़ाया जा सकता है.
मुख्य सुविधाएं
जियोस्पेशियल विश्लेषण, आसान और स्केलेबल
Earth Engine, डिस्ट्रिब्यूटेड कंप्यूटिंग के साथ बड़े पैमाने पर जियोस्पेशियल डेटा कैटलॉग को इंटिग्रेट करता है. इसे क्लाइंट लाइब्रेरी के ज़रिए ऐक्सेस किया जा सकता है. उपयोगकर्ता, सैटलाइट और पर्यावरण से जुड़े अलग-अलग तरह के डेटा को ऐक्सेस कर सकते हैं. साथ ही, अपने डेटासेट को शामिल कर सकते हैं. उपयोगकर्ता के तय किए गए पैरामीटर के आधार पर, डेटा प्रोजेक्शन, स्केलिंग, और कंपोजिट करने की सुविधा को अपने-आप मैनेज करके, यह प्लैटफ़ॉर्म जियोस्पेशल विश्लेषण को आसान बनाता है. इसके ऐनलिटिकल फ़ंक्शन, अलग-अलग स्केल पर बेहतर तरीके से काम करते हैं. इसके लिए, डेटा तैयार करने के लिए अलग से कोई चरण पूरा करने या डेटा को अलग-अलग हिस्सों में बांटने की ज़रूरत नहीं होती. Earth Engine, डेटा प्रोसेस करने और कंप्यूटेशनल स्केलिंग को अंदरूनी तौर पर मैनेज करता है. इससे, उपयोगकर्ता तकनीकी सेटअप के बजाय विश्लेषण पर फ़ोकस कर पाते हैं.
प्रोसेसिंग एनवायरमेंट
Earth Engine में विश्लेषण के दो मोड काम करते हैं:
- इंटरैक्टिव मोड: रीयल-टाइम में कम डेटा को तेज़ी से एक्सप्लोर करने और विज़ुअलाइज़ करने के लिए.
- बैच मोड: यह मोड, बड़े डेटा पर बड़े पैमाने पर कैलकुलेशन वाले टास्क के लिए इस्तेमाल किया जाता है.
डेवलपमेंट एनवायरमेंट
डेवलपर, डेवलपमेंट के लिए दो मुख्य एनवायरमेंट में से किसी एक को चुन सकते हैं:
- Python क्लाइंट लाइब्रेरी: Earth Engine का ऐसा इंटरफ़ेस जो Python के बड़े नेटवर्क के साथ इंटिग्रेट हो सकता है. इससे, Jupyter नोटबुक में बेहतर वर्कफ़्लो और इंटरैक्टिव विश्लेषण की सुविधा मिलती है.
- JavaScript कोड एडिटर: यह वेब-आधारित डेवलपमेंट एनवायरमेंट है. इसका इस्तेमाल, प्रोटोटाइप बनाने, एक्सप्लोरेशन, और Earth Engine ऐप्लिकेशन बनाने के लिए किया जाता है.
विज़ुअलाइज़ेशन और नतीजे
Earth Engine, शुरुआती प्रोटोटाइप से लेकर डेटा को फ़ाइनल एक्सपोर्ट करने तक, जियोस्पेशल विश्लेषण की सुविधा देता है. इसकी बेहतर टाइल और कैलकुलेशन सिस्टम, इंटरैक्टिव मैप विजेट के साथ इंटिग्रेट किया गया है. इससे, कोड एडिटर और Python, दोनों में तेज़ी से विज़ुअलाइज़ेशन और जांच की सुविधाएं मिलती हैं. इससे डेटा को तुरंत एक्सप्लोर और दोहराया जा सकता है. जब नतीजे तैयार हो जाएं, तो उपयोगकर्ता Google Cloud Storage, BigQuery या Google Drive में रेस्टर और वेक्टर नतीजों को एक्सपोर्ट कर सकते हैं. साथ ही, pandas, NumPy, और Xarray के साथ काम करने वाले फ़ॉर्मैट में डेटा को स्थानीय तौर पर डाउनलोड भी किया जा सकता है. इसके अलावा, Earth Engine की मदद से इंटरैक्टिव वेब ऐप्लिकेशन बनाए जा सकते हैं. इससे उपयोगकर्ता, अपनी जियोस्पेशियल इनसाइट को ज़्यादा से ज़्यादा लोगों के साथ शेयर कर सकते हैं.
मशीन लर्निंग
Earth Engine में, रिग्रेशन, कैटगरी तय करने, इमेज के सेगमेंट बनाने, और सटीक होने का आकलन करने के लिए मशीन लर्निंग टूल मौजूद हैं. ट्रेनिंग पूरी करने के बाद, मॉडल को सेव किया जा सकता है और बार-बार लागू किया जा सकता है. Earth Engine के इंटिग्रेटेड सिस्टम में, क्लासिक मशीन लर्निंग वर्कफ़्लो को बेहतर बनाया गया है. ज़्यादा बेहतर विकल्पों या बाहर से ट्रेन किए गए मॉडल के लिए, Vertex AI के साथ इंटिग्रेशन की सुविधा उपलब्ध है. इसकी मदद से, मॉडल को Earth Engine के डेटा में लाया जा सकता है या डीप लर्निंग मॉडल और न्यूरल नेटवर्क पर आधारित विश्लेषण बनाए जा सकते हैं.
ऐक्सेस और मैनेजमेंट
Earth Engine को व्यावसायिक और गैर-व्यावसायिक, दोनों तरह के कामों के लिए इस्तेमाल किया जा सकता है. गैर-व्यावसायिक तौर पर इस्तेमाल करने पर कोई शुल्क नहीं लिया जाता. वहीं, व्यावसायिक तौर पर इस्तेमाल करने पर, सदस्यता शुल्क और कंप्यूट शुल्क लिया जाता है. सभी कैलकुलेशन और निजी डेटा, Google Cloud प्रोजेक्ट से जुड़े होते हैं. इससे उपयोगकर्ताओं को Google Cloud Console के ज़रिए, ऐक्सेस, रिसॉर्स मैनेजमेंट, और इस्तेमाल की निगरानी करने का कंट्रोल मिलता है. इस इंटिग्रेशन की मदद से, प्रोजेक्ट को एक ही जगह से मैनेज किया जा सकता है. साथ ही, बिलिंग की पूरी जानकारी देखी जा सकती है और Google Cloud की बेहतर सुरक्षा और कानूनों का पालन करने से जुड़ी सुविधाओं का इस्तेमाल किया जा सकता है. उपयोगकर्ता, अनुमतियों को कंट्रोल करने के लिए, Identity and Access Management (IAM) का फ़ायदा ले सकते हैं. साथ ही, Cloud Monitoring और Cloud Logging की मदद से, गतिविधियों को लॉग और संसाधन के इस्तेमाल को मॉनिटर किया जा सकता है.