關於 Google Earth Engine
Google Earth Engine 是Google Cloud 產品,可用於大規模地理空間分析。這個平台結合了數 PB 規模的衛星圖像和地理空間資料集目錄,並採用行星級運算技術,加快環境研究和應用的速度。
主要功能
簡化且可擴充的地理空間分析
Earth Engine 將豐富的地理空間資料目錄與分散式運算整合,可透過用戶端程式庫存取。使用者可以存取各種衛星和環境資料,並整合自己的資料集。這個平台會根據使用者指定的參數,自動處理資料投影、縮放和合成作業,簡化地理空間分析。其分析函式可在不同規模下高效運作,無須明確的資料準備步驟或區塊。Earth Engine 會在內部管理複雜的資料處理和運算縮放作業,讓使用者能專注於分析,而非技術設定。
處理環境
Earth Engine 支援兩種分析模式:
- 互動模式:快速探索少量資料並即時製作資料視覺化圖表。
- 批次模式:適用於大量資料的大型運算密集工作。
開發環境
開發人員可以選擇兩種主要開發環境:
- Python 用戶端程式庫:Earth Engine 的彈性介面,可與更廣泛的 Python 生態系統整合,在 Jupyter 筆記本中進行互動式分析及支援進階工作流程。
- JavaScript 程式碼編輯器:專用的網路式開發環境,可用於快速建立原型、探索及建立 Earth Engine 應用程式。
視覺化和結果
Earth Engine 支援從初始原型設計到最終資料匯出的地理空間分析作業。這項工具整合了互動式地圖小工具,並提供高效率的平鋪和運算系統,可在程式碼編輯器和 Python 環境中提供快速的視覺化和檢查功能。這樣一來,您就能立即探索資料並進行疊代。準備就緒後,使用者可以匯出光柵和向量結果至 Google Cloud Storage、BigQuery 或 Google 雲端硬碟,也可以在本機下載與 pandas、NumPy 和 Xarray 相容的格式資料。此外,Earth Engine 也支援互動式網頁應用程式的建立,讓使用者能與廣大觀眾分享地理空間洞察資料。
機器學習
Earth Engine 內建用於迴歸、分類、圖像區隔和準確度評估的機器學習工具。訓練完成後,模型即可儲存並重複套用。傳統的機器學習工作流程在 Earth Engine 的整合系統中經過簡化處理。如需進階選項或外部訓練的模型,可以整合 Vertex AI,將模型帶入 Earth Engine 資料,或建立深度學習模型和以神經網路為基礎的分析。
存取權和管理
Earth Engine 可用於商業和非商業用途。非商業用途可免費使用,但商業用途須支付訂閱費和運算費用。所有運算和私人資料都會與 Google Cloud 專案建立關聯,讓使用者透過 Google Cloud 主控台控管存取權、資源管理和用量監控。這項整合功能可讓您集中管理專案、取得詳細的帳單資訊,並應用 Google Cloud 強大的安全性和法規遵循功能。使用者可以利用 Identity and Access Management (IAM) 控管權限,並透過 Cloud Monitoring 和 Cloud Logging 記錄活動及監控資源使用情形。
除非另有註明,否則本頁面中的內容是採用創用 CC 姓名標示 4.0 授權,程式碼範例則為阿帕契 2.0 授權。詳情請參閱《Google Developers 網站政策》。Java 是 Oracle 和/或其關聯企業的註冊商標。
上次更新時間:2025-02-18 (世界標準時間)。
[null,null,["上次更新時間:2025-02-18 (世界標準時間)。"],[[["Google Earth Engine is a cloud-based platform that provides petabytes of satellite imagery and geospatial datasets for environmental analysis."],["It offers tools for geospatial analysis, including interactive and batch processing modes, as well as Python and JavaScript development environments."],["Users can visualize and export results to various formats and platforms, including Google Cloud Storage, BigQuery, and Google Drive."],["Earth Engine incorporates machine learning capabilities for tasks like regression, classification, and image segmentation, and integrates with Vertex AI for advanced modeling."],["Access is available for both commercial and non-commercial use, with options for managing projects, resources, and permissions through Google Cloud."]]],["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"]]