공지사항:
2025년 4월 15일 전에 Earth Engine 사용을 위해 등록된 모든 비상업용 프로젝트는 Earth Engine 액세스를 유지하기 위해
비상업용 자격 요건을 인증해야 합니다.
Google Earth Engine 정보
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Google Earth Engine은 대규모 지리 정보 분석을 위한 Google Cloud 제품입니다. 이 서비스는 페타바이트 규모의 위성 이미지 및 지리정보 데이터 세트 카탈로그를 전 지구적 규모의 컴퓨팅과 결합하여 환경 연구 및 애플리케이션을 가속화합니다.
주요 기능
간소화되고 확장 가능한 지리정보 분석
Earth Engine은 광범위한 지리 정보 데이터 카탈로그를 클라이언트 라이브러리를 통해 액세스할 수 있는 분산 컴퓨팅과 통합합니다. 사용자는 다양한 위성 및 환경 데이터에 액세스할 수 있을 뿐만 아니라 자체 데이터 세트를 통합할 수 있습니다. 이 플랫폼은 사용자가 지정한 매개변수를 기반으로 데이터 투영, 크기 조정, 합성을 자동으로 처리하여 지리 공간 분석을 간소화합니다. 분석 함수는 명시적인 데이터 준비 단계나 청크 처리 없이 다양한 규모에서 효율적으로 작동합니다. Earth Engine은 복잡한 데이터 처리와 계산 확장을 내부적으로 관리하므로 사용자가 기술 설정이 아닌 분석에 집중할 수 있습니다.
처리 환경
Earth Engine은 다음과 같은 두 가지 분석 모드를 지원합니다.
- 대화형 모드: 소량의 데이터를 신속하게 실시간으로 탐색하고 시각화합니다.
- 일괄 모드: 대규모 데이터에 대한 대규모 계산 집약적인 작업에 사용합니다.
개발 환경
개발자는 다음 두 가지 기본 개발 환경 중에서 선택할 수 있습니다.
- Python 클라이언트 라이브러리: 광범위한 Python 생태계와 통합하고, 고급 워크플로를 지원하며, Jupyter 노트북에서 대화형 분석을 수행할 수 있는 유연한 Earth Engine 인터페이스입니다.
- JavaScript 코드 편집기: 빠른 프로토타입 제작, 탐색, Earth Engine 앱 제작을 위한 전용 웹 기반 개발 환경입니다.
시각화 및 결과
Earth Engine은 초기 프로토타입 제작부터 최종 데이터 내보내기까지 지리정보 분석을 지원합니다. 대화형 지도 위젯과 통합된 효율적인 타일링 및 계산 시스템은 코드 편집기와 Python 환경 모두에서 빠른 시각화 및 검사 기능을 제공합니다. 이를 통해 즉각적인 데이터 탐색과 반복이 가능합니다. 준비가 되면 사용자는 래스터 및 벡터 결과를 Google Cloud Storage, BigQuery 또는 Google Drive로 내보내고 pandas, NumPy, Xarray와 호환되는 형식으로 로컬에 데이터를 다운로드할 수 있습니다.
또한 Earth Engine은 대화형 웹 애플리케이션을 만들 수 있도록 지원하므로 사용자가 지리정보 통계를 다양한 사용자와 공유할 수 있습니다.
머신러닝
회귀, 분류, 이미지 세분화, 정확도 평가를 위한 머신러닝 도구가 Earth Engine에 내장되어 있습니다. 학습된 모델은 저장하고 반복적으로 적용할 수 있습니다. 기존 ML 워크플로는 Earth Engine의 통합 시스템 내에서 간소화됩니다. 고급 옵션 또는 외부에서 학습된 모델의 경우 Vertex AI와 통합할 수 있으므로 모델을 Earth Engine의 데이터로 가져오거나 딥 러닝 모델 및 신경망 기반 분석을 구성할 수 있습니다.
액세스 및 관리
Earth Engine은 상업용 및 비상업용으로 모두 사용할 수 있습니다. 비상업적 사용은 무료로 제공되지만 상업적 사용 시에는 구독 요금 및 컴퓨팅 요금이 부과됩니다. 모든 계산 및 비공개 데이터는 Google Cloud 프로젝트와 연결되므로 사용자는 Google Cloud 콘솔을 통해 액세스, 리소스 관리, 사용량 모니터링을 제어할 수 있습니다. 이 통합을 통해 중앙 집중식 프로젝트 관리, 상세한 결제 정보, Google Cloud의 강력한 보안 및 규정 준수 기능을 적용할 수 있습니다. 사용자는 Identity and Access Management (IAM)를 활용하여 권한을 제어하고 Cloud Monitoring 및 Cloud Logging으로 활동을 기록하고 리소스 사용량을 모니터링할 수 있습니다.
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최종 업데이트: 2025-02-18(UTC)
[null,null,["최종 업데이트: 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."]]
