Anúncio: todos os projetos não comerciais registrados para usar o Earth Engine antes de
15 de abril de 2025 precisam
verificar a qualificação não comercial para manter o acesso ao Earth Engine.
Sobre o Google Earth Engine
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O Google Earth Engine é um produto do Google Cloud para análises geoespaciais em escala. Ele combina um catálogo de vários petabytes de imagens de satélite e
conjuntos de dados geoespaciais com computação em escala planetária para acelerar a pesquisa
ambiental e os aplicativos.
Principais recursos
Análise geoespacial simplificada e escalonável
O Earth Engine integra um extenso catálogo de dados geoespaciais com computação distribuída, acessível por bibliotecas de cliente. Os usuários podem acessar uma ampla variedade de dados de satélites e ambientais, além de incorporar os próprios conjuntos de dados. A plataforma simplifica a análise geoespacial ao processar automaticamente a projeção de dados, o escalonamento e a composição com base em parâmetros especificados pelo usuário. As funções analíticas funcionam de maneira eficiente em diferentes escalas sem exigir etapas explícitas de preparação de dados ou fragmentação. Ao gerenciar o processamento de dados complexos e a escala computacional internamente, o Earth Engine permite que os usuários se concentrem na análise em vez da configuração técnica.
Ambientes de processamento
O Earth Engine oferece suporte a dois modos de análise:
- Modo interativo: para a análise e visualização rápidas de dados em tempo real de pequenas quantidades de dados.
- Modo de lote: para tarefas computacionalmente intensivas em grande escala em grandes
quantidades de dados.
Ambientes para desenvolvedores
Os desenvolvedores podem escolher entre dois ambientes de desenvolvimento principais:
- Biblioteca de cliente Python: uma interface flexível do Earth Engine para
integração com o ecossistema mais amplo do Python, facilitando fluxos de trabalho avançados e análises interativas em notebooks Jupyter.
- Editor de código JavaScript: um ambiente de desenvolvimento dedicado baseado na Web para
criação rápida de protótipos, exploração e criação de apps do Earth Engine.
Visualização e resultados
O Earth Engine oferece suporte à análise geoespacial desde a prototipagem inicial até a exportação de dados finais. O sistema de ladrilhos e computação eficiente, integrado a widgets de mapa interativo, oferece recursos rápidos de visualização e inspeção nos ambientes do editor de código e do Python. Isso permite a exploração e iteração imediata de dados. Quando estiver tudo pronto, os usuários poderão exportar resultados raster e vetoriais para o Google Cloud Storage, BigQuery ou Google Drive, além de fazer o download de dados localmente em formatos compatíveis com pandas, NumPy e Xarray.
Além disso, o Earth Engine oferece suporte à criação de aplicativos da Web interativos, permitindo que os usuários compartilhem insights geoespaciais com um público amplo.
Machine learning
As ferramentas de machine learning para regressão, classificação, segmentação de imagens e avaliação de precisão são integradas ao Earth Engine. Depois de treinados,
os modelos podem ser salvos e aplicados repetidamente. Os fluxos de trabalho de ML clássicos são
simplificados no sistema integrado do Earth Engine. Para opções mais avançadas ou modelos treinados externamente, a integração com a Vertex AI é fornecida, permitindo que os modelos sejam levados aos dados do Earth Engine ou permitindo a construção de modelos de aprendizado profundo e análises baseadas em rede neural.
Acesso e gerenciamento
O Earth Engine está disponível para uso comercial e não comercial. O uso não comercial é oferecido sem
custo financeiro, enquanto o uso comercial está sujeito a uma taxa de assinatura e taxas de
computação. Todos os dados computacionais e privados estão associados ao Google
Projetos em nuvem, proporcionando aos usuários controle sobre acesso, gerenciamento de recursos,
e monitoramento de uso por meio do Console do Google Cloud. Essa integração permite
o gerenciamento centralizado de projetos, informações detalhadas de faturamento e a
aplicação de recursos robustos de segurança e compliance do Google Cloud. Os usuários podem
usar o gerenciamento de identidade e acesso (IAM) para controlar
permissões e registrar atividades e monitorar o uso de recursos com o Cloud Monitoring e o Cloud Logging.
Exceto em caso de indicação contrária, o conteúdo desta página é licenciado de acordo com a Licença de atribuição 4.0 do Creative Commons, e as amostras de código são licenciadas de acordo com a Licença Apache 2.0. Para mais detalhes, consulte as políticas do site do Google Developers. Java é uma marca registrada da Oracle e/ou afiliadas.
Última atualização 2025-02-18 UTC.
[null,null,["Última atualização 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."]]
