Duyuru:
15 Nisan 2025'ten önce Earth Engine'i kullanmak için kaydedilen tüm ticari olmayan projelerin Earth Engine erişimini sürdürmek için
ticari olmayan uygunluğu doğrulaması gerekir.
Google Earth Engine hakkında
Koleksiyonlar ile düzeninizi koruyun
İçeriği tercihlerinize göre kaydedin ve kategorilere ayırın.
Google Earth Engine, geniş ölçekte coğrafi analiz için bir Google Cloud ürünüdür. Çevre araştırmalarını ve uygulamalarını hızlandırmak için uydu görüntüleri ve coğrafi veri kümelerinden oluşan çok petabaytlık bir kataloğu gezegen ölçeğinde hesaplama ile birleştirir.
Temel Özellikler
Basitleştirilmiş ve ölçeklenebilir coğrafi analiz
Earth Engine, geniş bir coğrafi veri kataloğunu istemci kitaplıkları aracılığıyla erişilebilen dağıtık hesaplama ile entegre eder. Kullanıcılar, çok çeşitli uydu ve çevre verilerine erişebilir ve kendi veri kümelerini dahil edebilir. Platform, kullanıcı tarafından belirtilen parametrelere göre veri projeksiyonu, ölçeklendirme ve birleştirme işlemlerini otomatik olarak gerçekleştirerek coğrafi analizleri basitleştirir. Analitik işlevleri, açık veri hazırlama adımları veya veri kümelerine ayırma işlemi gerektirmeden farklı ölçeklerde verimli bir şekilde çalışır. Karmaşık veri işleme ve hesaplama ölçeklendirmesini şirket içinde yöneterek Earth Engine, kullanıcıların teknik kurulum yerine analize odaklanmasını sağlar.
İşleme ortamları
Earth Engine iki analiz modunu destekler:
- Etkileşimli mod: Küçük miktarlardaki verileri hızlı bir şekilde gerçek zamanlı olarak keşfetmek ve görselleştirmek için kullanılır.
- Toplu mod: Büyük miktarlarda veri üzerinde yoğun hesaplama gerektiren büyük ölçekli görevler için.
Geliştirme ortamları
Geliştiriciler iki birincil geliştirme ortamı arasından seçim yapabilir:
- Python istemci kitaplığı: Daha geniş Python ekosistemiyle entegrasyon için Earth Engine'a esnek bir arayüz sağlar. Jupyter not defterlerinde gelişmiş iş akışlarını ve etkileşimli analizleri kolaylaştırır.
- JavaScript Kod Düzenleyici: Hızlı prototipleme, keşif ve Earth Engine uygulaması oluşturma için özel bir web tabanlı geliştirme ortamıdır.
Görselleştirme ve sonuçlar
Earth Engine, ilk prototipten nihai veri dışa aktarımına kadar coğrafi analizleri destekler. Etkileşimli harita widget'larıyla entegre olan verimli tiling ve hesaplama sistemi, hem Kod Düzenleyici hem de Python ortamlarında hızlı görselleştirme ve inceleme özellikleri sunar. Bu sayede verileri anında keşfedebilir ve iterasyon yapabilirsiniz. Hazır olduğunda kullanıcılar raster ve vektör sonuçlarını Google Cloud Storage, BigQuery veya Google Drive'a dışa aktarabilir. Ayrıca verileri pandas, NumPy ve Xarray ile uyumlu biçimlerde yerel olarak indirebilir.
Ayrıca Earth Engine, etkileşimli web uygulamalarının oluşturulmasını destekler. Bu sayede kullanıcılar, coğrafi analizlerini geniş bir kitleyle paylaşabilir.
Makine öğrenimi
Regresyon, sınıflandırma, görüntü segmentasyonu ve doğruluk değerlendirmesi için makine öğrenimi araçları Earth Engine'a yerleştirilmiştir. Eğitilen modeller kaydedilebilir ve tekrar tekrar uygulanabilir. Klasik makine öğrenimi iş akışları, Earth Engine'ın entegre sisteminde basitleştirilmiştir. Daha gelişmiş seçenekler veya harici olarak eğitilmiş modeller için Vertex AI ile entegrasyon sağlanır. Bu entegrasyon, modellerin Earth Engine'ın verilerine getirilmesine veya derin öğrenme modellerinin ve sinir ağı tabanlı analizlerin oluşturulmasına olanak tanır.
Erişim ve yönetim
Earth Engine hem ticari hem de ticari olmayan kullanım için kullanılabilir. Ticari olmayan kullanım ücretsizdir. Ticari kullanım ise abonelik ücretine ve hesaplama ücretlerine tabidir. Tüm hesaplama ve özel veriler Google Cloud projeleriyle ilişkilendirilir. Bu sayede kullanıcılar, Google Cloud Console üzerinden erişim, kaynak yönetimi ve kullanım izleme üzerinde kontrol sahibi olur. Bu entegrasyon, merkezi proje yönetimi, ayrıntılı fatura bilgileri ve Google Cloud'un güçlü güvenlik ve uygunluk özelliklerinin uygulanmasına olanak tanır. Kullanıcılar, izinleri kontrol etmek için Identity and Access Management (IAM)'den yararlanabilir ve Cloud Monitoring ile Cloud Logging'i kullanarak etkinlikleri günlüğe kaydedebilir ve kaynak kullanımını izleyebilir.
Aksi belirtilmediği sürece bu sayfanın içeriği Creative Commons Atıf 4.0 Lisansı altında ve kod örnekleri Apache 2.0 Lisansı altında lisanslanmıştır. Ayrıntılı bilgi için Google Developers Site Politikaları'na göz atın. Java, Oracle ve/veya satış ortaklarının tescilli ticari markasıdır.
Son güncelleme tarihi: 2025-02-18 UTC.
[null,null,["Son güncelleme tarihi: 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."]]
