Google Earth Engine è un prodotto Google Cloud per l'analisi geospaziale su larga scala. Combina un catalogo multi-petabyte di immagini satellitari e set di dati geospaziali con calcoli su scala planetaria per accelerare le ricerche e le applicazioni ambientali.
Funzionalità principali
Analisi geospaziali, semplificate e scalabili
Earth Engine integra un ampio catalogo di dati geospaziali con il calcolo distribuito, accessibile tramite librerie client. Gli utenti possono accedere a una vasta gamma di dati satellitari e ambientali, nonché incorporare i propri set di dati. La piattaforma semplifica l'analisi geospaziale gestendo automaticamente la proiezione, la scalabilità e la composizione dei dati in base ai parametri specificati dall'utente. Le sue funzioni analitiche operano in modo efficiente su scale diverse senza richiedere fasi di preparazione dei dati o suddivisione in blocchi espliciti. Gestendo internamente l'elaborazione di dati complessi e la scalabilità computazionale, Earth Engine consente agli utenti di concentrarsi sull'analisi anziché sulla configurazione tecnica.
Ambienti di elaborazione
Earth Engine supporta due modalità di analisi:
- Modalità interattiva: per l'esplorazione e la visualizzazione rapida in tempo reale di piccole quantità di dati.
- Modalità batch: per attività di calcolo intensivo su larga scala su grandi quantità di dati.
Ambienti di sviluppo
Gli sviluppatori possono scegliere tra due ambienti di sviluppo principali:
- Libreria client Python: un'interfaccia flessibile con Earth Engine per l'integrazione con l'ecosistema Python più ampio, che facilita i flussi di lavoro avanzati e l'analisi interattiva nei Jupyter Notebook.
- Editor di codice JavaScript: un ambiente di sviluppo web dedicato per la prototipazione rapida, l'esplorazione e la creazione di app Earth Engine.
Visualizzazione e risultati
Earth Engine supporta l'analisi geospaziale dalla prototipazione iniziale all'esportazione finale dei dati. Il suo sistema di suddivisione in riquadri e calcolo efficiente, integrato con i widget mappa interattivi, offre funzionalità di visualizzazione e ispezione rapide sia nell'editor di codice sia negli ambienti Python. Ciò consente un'esplorazione e un'iterazione immediate dei dati. Al termine, gli utenti possono esportare i risultati raster e vettoriali in Google Cloud Storage, BigQuery o Google Drive, nonché scaricare i dati localmente in formati compatibili con pandas, NumPy e Xarray. Inoltre, Earth Engine supporta la creazione di app web interattive, che consentono agli utenti di condividere le loro informazioni geospaziali con un pubblico ampio.
Machine learning
Earth Engine integra strumenti di machine learning per la regressione, la classificazione, la segmentazione delle immagini e la valutazione dell'accuratezza. Una volta addestrati, i modelli possono essere salvati e applicati ripetutamente. I flussi di lavoro di ML classici sono semplificati nel sistema integrato di Earth Engine. Per opzioni più avanzate o modelli addestrati esternamente, è prevista l'integrazione con Vertex AI, che consente di importare i modelli nei dati di Earth Engine o di creare modelli di deep learning e analisi basate su reti neurali.
Accesso e gestione
Earth Engine è disponibile sia per uso commerciale sia per uso non commerciale. L'uso non commerciale è offerto senza costi, mentre l'uso commerciale è soggetto a tariffe di abbonamento e calcolo dei costi. Tutti i dati di calcolo e privati sono associati ai progetti Google Cloud, fornendo agli utenti il controllo sull'accesso, sulla gestione delle risorse e sul monitoraggio dell'utilizzo tramite la console Google Cloud. Questa integrazione consente la gestione centralizzata dei progetti, informazioni dettagliate sulla fatturazione e l'applicazione delle solide funzionalità di sicurezza e conformità di Google Cloud. Gli utenti possono usufruire di Identity and Access Management (IAM) per controllare le autorizzazioni e registrare le attività e monitorare l'utilizzo delle risorse con Cloud Monitoring e Cloud Logging.