Google Earth Engine — это продукт Google Cloud для масштабного геопространственного анализа. Он сочетает в себе многопетабайтный каталог спутниковых изображений и наборов геопространственных данных с вычислениями планетарного масштаба для ускорения экологических исследований и приложений.
Ключевые особенности
Геопространственный анализ, упрощенный и масштабируемый
Earth Engine объединяет обширный каталог геопространственных данных с распределенными вычислениями, доступными через клиентские библиотеки. Пользователи могут получить доступ к широкому спектру спутниковых данных и данных об окружающей среде, а также включать свои собственные наборы данных . Платформа упрощает геопространственный анализ, автоматически обрабатывая проецирование, масштабирование и компоновку данных на основе заданных пользователем параметров. Его аналитические функции эффективно работают в различных масштабах, не требуя явных этапов подготовки данных или их фрагментирования. Управляя сложной обработкой данных и вычислительным масштабированием внутри компании, Earth Engine позволяет пользователям сосредоточиться на анализе, а не на технической настройке.
Среды обработки
Earth Engine поддерживает два режима анализа :
- Интерактивный режим : для быстрого исследования данных в реальном времени и визуализации небольших объемов данных.
- Пакетный режим : для крупномасштабных задач с интенсивными вычислениями и большими объемами данных.
Среды разработки
Разработчики могут выбирать между двумя основными средами разработки:
- Клиентская библиотека Python : гибкий интерфейс Earth Engine для интеграции с более широкой экосистемой Python, упрощения расширенных рабочих процессов и интерактивного анализа в блокнотах Jupyter.
- Редактор кода JavaScript : специальная веб-среда разработки для быстрого прототипирования, исследования и создания приложений Earth Engine.
Визуализация и результаты
Earth Engine поддерживает геопространственный анализ от первоначального прототипирования до окончательного экспорта данных. Его эффективная система листов и вычислений, интегрированная с виджетами интерактивных карт, обеспечивает возможности быстрой визуализации и проверки как в редакторе кода, так и в средах Python. Это позволяет немедленно исследовать и повторять данные. Когда все будет готово, пользователи смогут экспортировать растровые и векторные результаты в Google Cloud Storage, BigQuery или Google Drive, а также загружать данные локально в форматах, совместимых с pandas, NumPy и Xarray. Кроме того, Earth Engine поддерживает создание интерактивных веб-приложений , позволяющих пользователям делиться своей геопространственной информацией с широкой аудиторией.
Машинное обучение
В Earth Engine встроены инструменты машинного обучения для регрессии, классификации, сегментации изображений и оценки точности. После обучения модели можно сохранять и применять повторно. Классические рабочие процессы машинного обучения оптимизированы в интегрированной системе Earth Engine. Для более продвинутых вариантов или моделей, обученных извне, предусмотрена интеграция с Vertex AI , позволяющая переносить модели в данные Earth Engine или создавать модели глубокого обучения и анализ на основе нейронных сетей.
Доступ и управление
Earth Engine доступен как для коммерческого , так и для некоммерческого использования. Некоммерческое использование предлагается бесплатно, а коммерческое использование предполагает абонентскую плату и плату за вычисления . Все вычисления и личные данные связаны с проектами Google Cloud, предоставляя пользователям контроль над доступом, управление ресурсами и мониторинг использования через консоль Google Cloud. Эта интеграция обеспечивает централизованное управление проектами, подробную информацию о выставлении счетов, а также применение надежных функций безопасности и соответствия требованиям Google Cloud. Пользователи могут воспользоваться преимуществами управления идентификацией и доступом (IAM) для управления разрешениями , а также регистрировать действия и отслеживать использование ресурсов с помощью облачного мониторинга и облачного ведения журнала.