Google Earth Engine to usługa Google Cloud do analizy geoprzestrzennej na dużą skalę. Łączy ona katalog obejmujący wiele petabajtów zdjęć satelitarnych i zbiorów danych geoprzestrzennych z obliczeniami na skalę planety, aby przyspieszyć badania i aplikacje środowiskowe.
Najważniejsze funkcje
Analiza geoprzestrzenna, uproszczona i skalowalna
Earth Engine integruje obszerny katalog danych geoprzestrzennych z rozproszonymi obliczeniami, dostępnymi za pomocą bibliotek klienta. Użytkownicy mają dostęp do szerokiego zakresu danych satelitarnych i środowiskowych, a także mogą włączać własne zbiory danych. Ta platforma upraszcza analizę geoprzestrzenną, automatycznie obsługując projekcję danych, skalowanie i kompozycję na podstawie parametrów określonych przez użytkownika. Jego funkcje analityczne działają wydajnie w różnych skalach bez konieczności wykonywania wyraźnych czynności przygotowujących dane ani dzielenia ich na części. Dzięki zarządzaniu złożonym przetwarzaniem danych i skalowaniu obliczeń wewnątrz Earth Engine użytkownicy mogą skupić się na analizie, a nie na konfiguracji technicznej.
Środowiska przetwarzania
Earth Engine obsługuje 2 tryby analizy:
- Tryb interaktywny: szybka eksploracja i wizualizacja danych w czasie rzeczywistym na podstawie niewielkich ilości danych.
- Tryb zbiorczy: do wykonywania na dużą skalę zadań wymagających dużych zasobów obliczeniowych na dużych zbiorach danych.
Środowiska programistyczne
Deweloperzy mogą wybierać spośród 2 głównych środowisk programowania:
- Biblioteka klienta Pythona: elastyczny interfejs Earth Engine do integracji z szerszym ekosystemem Pythona, ułatwiający zaawansowane przepływy pracy i interaktywne analizy w notatnikach Jupyter.
- Edytor kodu JavaScript: dedykowane internetowe środowisko programistyczne do szybkiego prototypowania, eksploracji i tworzenia aplikacji Earth Engine.
Wizualizacja i wyniki
Earth Engine obsługuje analizę geoprzestrzenną od wstępnego prototypowania do końcowego eksportu danych. Jego wydajny system układania i przetwarzania, zintegrowany z widżetami interaktywnych map, zapewnia szybką wizualizację i sprawdzanie zarówno w Edytorze kodu, jak i w środowiskach Pythona. Umożliwia to natychmiastowe eksplorowanie danych i ich iterację. Gdy wszystko będzie gotowe, użytkownicy mogą eksportować wyniki rastrowe i wektorskie do Google Cloud Storage, BigQuery lub Dysku Google, a także pobrać dane lokalnie w formatach zgodnych z pandas, NumPy i Xarray. Earth Engine umożliwia też tworzenie interakcyjnych aplikacji internetowych, dzięki którym użytkownicy mogą udostępniać swoje dane geoprzestrzenne szerszej publiczności.
Systemy uczące się
Narzędzia uczenia maszynowego do regresji, klasyfikacji, segmentacji obrazu i oceny dokładności są wbudowane w Earth Engine. Po wytrenowaniu modele można zapisywać i stosować wielokrotnie. Klasyczne przepływy pracy związane z systemami uczącymi zostały uproszczone w ramach zintegrowanego systemu Earth Engine. W przypadku bardziej zaawansowanych opcji lub modeli wytrenowanych zewnętrznie dostępna jest integracja z Vertex AI, która umożliwia wczytywanie modeli do danych Earth Engine lub tworzenie modeli uczenia głębokiego i analiz opartych na sieciach neuronowych.
Dostęp i zarządzanie
Earth Engine jest dostępny zarówno do celów komercyjnych, jak i niekomercyjnych. Użytkowanie niekomercyjne jest bezpłatne, natomiast za komercyjne korzystanie pobierana jest opłata za subskrypcję i opłata za przetwarzanie. Wszystkie dane prywatne i obliczenia są powiązane z projektami Google Cloud, co daje użytkownikom kontrolę nad dostępem, zarządzaniem zasobami i monitorowaniem wykorzystania w konsoli Google Cloud. Dzięki tej integracji możesz zarządzać projektami w scentralizowany sposób, uzyskać szczegółowe informacje rozliczeniowe i stosować zaawansowane funkcje bezpieczeństwa i zgodności Google Cloud. Użytkownicy mogą korzystać z usługi Identity and Access Management (IAM), aby kontrolować uprawnienia, rejestrować działania i monitorować wykorzystanie zasobów za pomocą Cloud Monitoring i Cloud Logging.