Google Earth Engine は、大規模な地理空間分析用の Google Cloud プロダクトです。数ペタバイト規模の衛星画像および地理空間データセットのカタログと惑星規模のコンピューティングを組み合わせることで、環境研究とアプリケーションを加速します。
主な機能
地理空間分析の簡素化とスケーラビリティ
Earth Engine は、広範な地理空間データカタログを分散コンピューティングと統合し、クライアント ライブラリからアクセスできるようにしています。ユーザーは、さまざまな衛星データや環境データにアクセスできるほか、独自のデータセットを組み込むこともできます。このプラットフォームは、ユーザー指定のパラメータに基づいてデータ投影、スケーリング、合成を自動的に処理することで、地理空間分析を簡素化します。分析関数は、明示的なデータ準備ステップやチャンキングを必要とせずに、さまざまなスケールで効率的に動作します。Earth Engine は、複雑なデータ処理と計算スケーリングを内部で管理することで、ユーザーが技術的な設定ではなく分析に集中できるようにします。
処理環境
Earth Engine は、次の2 つの分析モードをサポートしています。
- インタラクティブ モード: 少量のデータの迅速なリアルタイムのデータ探索と可視化に使用します。
- バッチモード: 大量のデータに対する大規模な計算集約型タスクに使用します。
開発環境
デベロッパーは、次の 2 つの主要な開発環境から選択できます。
- Python クライアント ライブラリ: 幅広い Python エコシステムと統合し、高度なワークフローを容易にし、Jupyter ノートブックでインタラクティブな分析を行うための、Earth Engine の柔軟なインターフェース。
- JavaScript コードエディタ: 迅速なプロトタイピング、データ探索、Earth Engine アプリの作成のための専用のウェブベースの開発環境。
可視化と結果
Earth Engine は、最初のプロトタイピングから最終的なデータ エクスポートまで、地理空間分析をサポートしています。インタラクティブな地図ウィジェットと統合された効率的なタイリングと計算システムにより、Code Editor と Python 環境の両方で迅速な可視化と検査機能を提供します。これにより、データの即時探索と反復処理が可能になります。準備ができたら、ラスターとベクトルの結果を Google Cloud Storage、BigQuery、Google ドライブにエクスポートできます。また、Pandas、NumPy、Xarray と互換性のある形式でデータをローカルにダウンロードすることもできます。また、Earth Engine はインタラクティブなウェブ アプリケーションの作成をサポートしているため、ユーザーは地理空間分析情報を幅広いユーザーと共有できます。
機械学習
回帰、分類、画像分割、精度評価用のML ツールが Earth Engine に組み込まれています。トレーニングが完了したモデルは、保存して繰り返し適用できます。従来の ML ワークフローは、Earth Engine の統合システム内で効率化されています。より高度なオプションや外部でトレーニングされたモデルの場合は、Vertex AI との統合が提供されているため、モデルを Earth Engine のデータに持ち込むことができます。また、ディープ ラーニング モデルとニューラル ネットワークベースの分析を構築することもできます。
アクセスと管理
Earth Engine は、商用と非商用の両方の用途で使用できます。非営利目的での使用は無料ですが、商用目的での使用にはサブスクリプション料金とコンピューティング料金が適用されます。すべての計算データと非公開データは Google Cloud プロジェクトに関連付けられているため、ユーザーは Google Cloud コンソールからアクセス、リソース管理、使用状況のモニタリングを制御できます。この統合により、プロジェクト管理の一元化、詳細な課金情報、Google Cloud の堅牢なセキュリティとコンプライアンスの機能の適用が可能になります。ユーザーは Identity and Access Management（IAM）を使用して権限を制御し、Cloud Monitoring と Cloud Logging を使用してアクティビティを記録し、リソース使用量をモニタリングできます。