- ডেটাসেটের উপলভ্যতা
- 2017-01-01T00:00:00Z–2025-01-01T00:00:00Z
- ডেটাসেট প্রযোজক
- গুগল আর্থ ইঞ্জিন গুগল ডিপমাইন্ড
- ট্যাগ
বর্ণনা
গুগল স্যাটেলাইট এমবেডিং ডেটাসেট হলো লার্নড জিওস্পেশিয়াল এমবেডিং -এর একটি বৈশ্বিক ও বিশ্লেষণের জন্য প্রস্তুত সংগ্রহ। এই ডেটাসেটের প্রতিটি ১০-মিটার পিক্সেল হলো একটি ৬৪-মাত্রিক উপস্থাপনা বা " এমবেডিং ভেক্টর ", যা একটি নির্দিষ্ট পঞ্জিকা বছর ধরে বিভিন্ন ভূ-পর্যবেক্ষণ যন্ত্র এবং ডেটাসেট দ্বারা পরিমাপকৃত সেই পিক্সেল এবং তার আশেপাশের ভূপৃষ্ঠের অবস্থার কালিক গতিপথকে এনকোড করে। প্রচলিত স্পেকট্রাল ইনপুট এবং ইনডেক্স থেকে ভিন্ন, যেখানে ব্যান্ডগুলো ভৌত পরিমাপের সাথে সঙ্গতিপূর্ণ, এমবেডিং হলো ফিচার ভেক্টর যা বহু-উৎস, বহু-পদ্ধতির পর্যবেক্ষণের মধ্যেকার সম্পর্ককে একটি কম সরাসরি ব্যাখ্যেয়, কিন্তু অধিক শক্তিশালী উপায়ে সংক্ষিপ্ত করে। ব্যবহারের উদাহরণ এবং আরও বিস্তারিত ব্যাখ্যা দেখুন ।
এই ডেটাসেটটি স্থলভাগের ভূমি পৃষ্ঠ এবং অগভীর জলরাশি, যার মধ্যে জোয়ারভাটার অঞ্চল ও প্রবাল প্রাচীর অঞ্চল, অভ্যন্তরীণ জলপথ এবং উপকূলীয় জলপথ অন্তর্ভুক্ত, সেগুলোকে আবৃত করে। মেরু অঞ্চলে এর পরিধি স্যাটেলাইটের কক্ষপথ এবং যন্ত্রের আওতার কারণে সীমিত।
এই সংগ্রহটি প্রায় ১৬৩,৮৪০ মিটার বাই ১৬৩,৮৪০ মিটার আয়তনের ছবি নিয়ে গঠিত, এবং প্রতিটি ছবিতে ৬৪টি ব্যান্ড {A00, A01, …, A63} রয়েছে, যা ৬৪ডি এমবেডিং স্পেসের প্রতিটি অক্ষের জন্য একটি করে। পরবর্তী বিশ্লেষণের জন্য সমস্ত ব্যান্ড ব্যবহার করা উচিত, কারণ এগুলো সম্মিলিতভাবে এমবেডিং স্পেসের একটি ৬৪ডি স্থানাঙ্ককে নির্দেশ করে এবং এগুলো স্বাধীনভাবে ব্যাখ্যাযোগ্য নয়।
UTM_ZONE প্রপার্টি দ্বারা নির্দেশিত স্থানীয় ইউনিভার্সাল ট্রান্সভার্স মারকেটর প্রজেকশনে সমস্ত ইমেজ তৈরি করা হয়, এবং এম্বেডিং দ্বারা সারসংক্ষেপিত ক্যালেন্ডার বছরকে প্রতিফলিত করে এমন system:time_start ও system:time_end প্রপার্টি থাকে; উদাহরণস্বরূপ, ২০২১ সালের একটি এম্বেডিং ইমেজের system:start_time হবে ee.Date('2021-01-01 00:00:00') এর সমান এবং system:end_time হবে ee.Date('2022-01-01 00:00:00') -এর সমান।
এমবেডিংগুলো একক-দৈর্ঘ্যের, অর্থাৎ এগুলোর মান ১ এবং এগুলোর জন্য কোনো অতিরিক্ত নর্মালাইজেশনের প্রয়োজন হয় না, এবং এগুলো ইউনিট স্ফিয়ার জুড়ে বিস্তৃত থাকে, যা এগুলোকে ক্লাস্টারিং অ্যালগরিদম এবং ট্রি-ভিত্তিক ক্লাসিফায়ারের সাথে ব্যবহারের জন্য অত্যন্ত উপযুক্ত করে তোলে। এমবেডিং স্পেসটিও বছরজুড়ে সামঞ্জস্যপূর্ণ থাকে, এবং দুটি এমবেডিং ভেক্টরের ডট প্রোডাক্ট বা কোণ বিবেচনা করে বিভিন্ন বছরের এমবেডিংগুলো অবস্থার পরিবর্তন শনাক্তকরণের জন্য ব্যবহার করা যেতে পারে। অধিকন্তু, এমবেডিংগুলোকে রৈখিকভাবে সংযোজনযোগ্য (linearly composable) হিসেবে ডিজাইন করা হয়েছে, অর্থাৎ, এগুলোকে একত্রিত করে আরও স্থূল স্থানিক রেজোলিউশনের এমবেডিং তৈরি করা যায় অথবা ভেক্টর অ্যারিথমেটিকের মাধ্যমে রূপান্তরিত করা যায়, এবং তারপরেও এগুলোর শব্দার্থিক অর্থ ও দূরত্বের সম্পর্ক অক্ষুণ্ণ থাকে।
স্যাটেলাইট এমবেডিং ডেটাসেটটি আলফাআর্থ ফাউন্ডেশন দ্বারা তৈরি করা হয়েছে, যা একটি ভূ-স্থানিক এমবেডিং মডেল এবং এটি অপটিক্যাল, রাডার, লাইডার ও অন্যান্য উৎসসহ একাধিক ডেটাস্ট্রিমকে সমন্বিত করে (ব্রাউন, কাজমিয়েরস্কি, পাসকোয়ারেলা প্রমুখ, ২০২৫; প্রিপ্রিন্ট এখানে উপলব্ধ)।
যেহেতু একাধিক সেন্সর এবং ইমেজ জুড়ে রিপ্রেজেন্টেশনগুলো শেখা হয়, তাই এমবেডিং রিপ্রেজেন্টেশনগুলো সাধারণত ক্লাউড, স্ক্যান লাইন, সেন্সর আর্টিফ্যাক্ট বা অনুপস্থিত ডেটার মতো সাধারণ সমস্যাগুলো কাটিয়ে ওঠে। এর ফলে এমন নির্বিঘ্ন ও বিশ্লেষণ-উপযোগী ফিচার পাওয়া যায়, যা ক্লাসিফিকেশন, রিগ্রেশন এবং পরিবর্তন শনাক্তকরণ বিশ্লেষণে অন্যান্য আর্থ অবজারভেশন ইমেজ সোর্সের পরিবর্তে সরাসরি ব্যবহার করা যেতে পারে।
এই চিত্র সংগ্রহের এমবেডিংগুলো আলফাআর্থ ফাউন্ডেশনস মডেলের v2.1 সংস্করণ ব্যবহার করে তৈরি করা হয়েছে, যা আলফাআর্থ ফাউন্ডেশনস পেপারে মূল্যায়িত v2.0 মডেলের তুলনায় বেশ কিছু উন্নতি সাধন করেছে। বিশেষত, প্রশিক্ষণ ডেটাসেটটি পুনরায় তৈরি করা হয়েছে অ্যান্টার্কটিকার বিপুল সংখ্যক নমুনা অন্তর্ভুক্ত করার জন্য, যা পূর্বে সীমিত সেন্সর কভারেজের কারণে বাদ দেওয়া হয়েছিল। এর ফলে প্রশিক্ষণ ভিডিও সিকোয়েন্সের সংখ্যা কার্যকরভাবে ৮.৪ মিলিয়নের বেশি থেকে বেড়ে ১০.১ মিলিয়নের বেশি হয়েছে; এবং প্রশিক্ষণের সময় USDA NASS ক্রপল্যান্ড ডেটা লেয়ারকে একটি অতিরিক্ত টার্গেট হিসেবে অন্তর্ভুক্ত করা হয়েছে; NLCD এবং CDL-এর জন্য লস ওয়েট ০.৫০ থেকে কমিয়ে ০.২৫ করা হয়েছে; এবং ইনপুট সেন্সর সোয়াথ, টাইলিং এবং মাল্টি-রেজোলিউশন পিক্সেল টার্গেটের সাথে সম্পর্কিত ভিজ্যুয়াল আর্টিফ্যাক্টগুলো আরও ভালোভাবে প্রশমিত করার জন্য আরও কয়েকটি ছোটখাটো পরিবর্তন বাস্তবায়ন করা হয়েছে। এই পরিবর্তনগুলো মূল্যায়ন মেট্রিক্সের পরিপ্রেক্ষিতে মডেলের পারফরম্যান্সকে উল্লেখযোগ্যভাবে প্রভাবিত করেনি, তবে সাধারণভাবে প্রাপ্ত এমবেডিংগুলোর গুণমান উন্নত করেছে।
যদিও কিছু বড় আকারের বিস্তৃতি এবং ডেটা প্রাপ্যতার ত্রুটি থেকে যায়, এগুলি সাধারণত সামান্য ভেক্টর বিচ্যুতিকে নির্দেশ করে এবং সাধারণত পরবর্তী প্রক্রিয়াকরণ বা ফলাফলকে উল্লেখযোগ্যভাবে প্রভাবিত করে না।
ডেটা সেটটি গুগল ক্লাউড স্টোরেজ (GCS)-এ gs://alphaearth_foundations বাকেটটিতেও পাওয়া যায়। আপনি গুগল ক্লাউড কনসোলের মাধ্যমে বাকেটটির বিষয়বস্তু ব্রাউজ করতে পারেন। অনুগ্রহ করে মনে রাখবেন যে এই বাকেটটি "রিকোয়েস্টার পেজ" (Requester Pays) হিসেবে কনফিগার করা হয়েছে, যার অর্থ হলো ডেটা পুনরুদ্ধার এবং বহির্গমন চার্জ মেটানোর জন্য আপনাকে আপনার API অনুরোধগুলির সাথে একটি বিলিং প্রজেক্ট অন্তর্ভুক্ত করতে হবে। ডেটা কাঠামোর সম্পূর্ণ বিবরণের জন্য রিকোয়েস্টার পেজ সম্পর্কিত GCS ডকুমেন্টেশন এবং বাকেটের README দেখুন।
আপডেট:
- ২০২৫-১১-১৭ তারিখ অনুযায়ী, এমবেডিং লেয়ারগুলোর ডেটাসেট সংস্করণ (DATASET_VERSION) হলো ১.১। এর মধ্যে ২০১৭ সালের একটি পুনর্নির্মিত লেয়ার অন্তর্ভুক্ত রয়েছে, যাতে অতিরিক্ত সেন্টিনেল-১ অধিগ্রহণগুলো যোগ করা হয়েছে।
- ২০২৬-০১-২৯ তারিখ পর্যন্ত, ইউটিএম জোন অনুসারে ধারাবাহিকভাবে সংগ্রহটিতে ২০২৫টি এমবেডিং যুক্ত করা হচ্ছে। বর্তমান কভারেজের জন্য অনুগ্রহ করে সংগ্রহটি দেখুন।
গুগল বার্ষিক স্যাটেলাইট এমবেডিং লেয়ারের ধারাবাহিক উৎপাদনে প্রতিশ্রুতিবদ্ধ এবং এর সরবরাহে কোনো সম্ভাব্য পরিবর্তনের ক্ষেত্রে কমপক্ষে এক বছর আগে বিজ্ঞপ্তি প্রদান করবে, তবে তা ইউএসজিএস (USGS) এবং ইএসএ (ESA) থেকে প্রাপ্ত ইনপুট ডেটা স্ট্রিমের নিরবচ্ছিন্ন প্রাপ্যতার উপর নির্ভরশীল, যার উপর ডেটাসেটটির উৎপাদন নির্ভর করে।
ব্যান্ড
ব্যান্ড
পিক্সেল সাইজ: ১০ মিটার (সকল ব্যান্ড)
| নাম | ইউনিট | মিনিট | ম্যাক্স | পিক্সেল আকার | বর্ণনা |
|---|---|---|---|---|---|
A00 | মাত্রাহীন | -১ | ১ | ১০ মিটার | এম্বেডিং ভেক্টরের ০তম অক্ষ। |
A01 | মাত্রাহীন | -১ | ১ | ১০ মিটার | এম্বেডিং ভেক্টরের প্রথম অক্ষ। |
A02 | মাত্রাহীন | -১ | ১ | ১০ মিটার | এম্বেডিং ভেক্টরের দ্বিতীয় অক্ষ। |
A03 | মাত্রাহীন | -১ | ১ | ১০ মিটার | এম্বেডিং ভেক্টরের তৃতীয় অক্ষ। |
A04 | মাত্রাহীন | -১ | ১ | ১০ মিটার | এম্বেডিং ভেক্টরের চতুর্থ অক্ষ। |
A05 | মাত্রাহীন | -১ | ১ | ১০ মিটার | এম্বেডিং ভেক্টরের পঞ্চম অক্ষ। |
A06 | মাত্রাহীন | -১ | ১ | ১০ মিটার | এম্বেডিং ভেক্টরের ৬ষ্ঠ অক্ষ। |
A07 | মাত্রাহীন | -১ | ১ | ১০ মিটার | এম্বেডিং ভেক্টরের ৭ম অক্ষ। |
A08 | মাত্রাহীন | -১ | ১ | ১০ মিটার | এম্বেডিং ভেক্টরের ৮ম অক্ষ। |
A09 | মাত্রাহীন | -১ | ১ | ১০ মিটার | এম্বেডিং ভেক্টরের নবম অক্ষ। |
A10 | মাত্রাহীন | -১ | ১ | ১০ মিটার | এম্বেডিং ভেক্টরের দশম অক্ষ। |
A11 | মাত্রাহীন | -১ | ১ | ১০ মিটার | এম্বেডিং ভেক্টরের ১১তম অক্ষ। |
A12 | মাত্রাহীন | -১ | ১ | ১০ মিটার | এম্বেডিং ভেক্টরের দ্বাদশ অক্ষ। |
A13 | মাত্রাহীন | -১ | ১ | ১০ মিটার | এম্বেডিং ভেক্টরের ১৩তম অক্ষ। |
A14 | মাত্রাহীন | -১ | ১ | ১০ মিটার | এম্বেডিং ভেক্টরের ১৪তম অক্ষ। |
A15 | মাত্রাহীন | -১ | ১ | ১০ মিটার | এম্বেডিং ভেক্টরের ১৫তম অক্ষ। |
A16 | মাত্রাহীন | -১ | ১ | ১০ মিটার | এম্বেডিং ভেক্টরের ১৬তম অক্ষ। |
A17 | মাত্রাহীন | -১ | ১ | ১০ মিটার | এম্বেডিং ভেক্টরের ১৭তম অক্ষ। |
A18 | মাত্রাহীন | -১ | ১ | ১০ মিটার | এম্বেডিং ভেক্টরের ১৮তম অক্ষ। |
A19 | মাত্রাহীন | -১ | ১ | ১০ মিটার | এম্বেডিং ভেক্টরের ১৯তম অক্ষ। |
A20 | মাত্রাহীন | -১ | ১ | ১০ মিটার | এম্বেডিং ভেক্টরের ২০তম অক্ষ। |
A21 | মাত্রাহীন | -১ | ১ | ১০ মিটার | এম্বেডিং ভেক্টরের ২১তম অক্ষ। |
A22 | মাত্রাহীন | -১ | ১ | ১০ মিটার | এম্বেডিং ভেক্টরের ২২তম অক্ষ। |
A23 | মাত্রাহীন | -১ | ১ | ১০ মিটার | এম্বেডিং ভেক্টরের ২৩তম অক্ষ। |
A24 | মাত্রাহীন | -১ | ১ | ১০ মিটার | এম্বেডিং ভেক্টরের ২৪তম অক্ষ। |
A25 | মাত্রাহীন | -১ | ১ | ১০ মিটার | এম্বেডিং ভেক্টরের ২৫তম অক্ষ। |
A26 | মাত্রাহীন | -১ | ১ | ১০ মিটার | এম্বেডিং ভেক্টরের ২৬তম অক্ষ। |
A27 | মাত্রাহীন | -১ | ১ | ১০ মিটার | এম্বেডিং ভেক্টরের ২৭তম অক্ষ। |
A28 | মাত্রাহীন | -১ | ১ | ১০ মিটার | এম্বেডিং ভেক্টরের ২৮তম অক্ষ। |
A29 | মাত্রাহীন | -১ | ১ | ১০ মিটার | এম্বেডিং ভেক্টরের ২৯তম অক্ষ। |
A30 | মাত্রাহীন | -১ | ১ | ১০ মিটার | এম্বেডিং ভেক্টরের ৩০তম অক্ষ। |
A31 | মাত্রাহীন | -১ | ১ | ১০ মিটার | এম্বেডিং ভেক্টরের ৩১তম অক্ষ। |
A32 | মাত্রাহীন | -১ | ১ | ১০ মিটার | এম্বেডিং ভেক্টরের ৩২তম অক্ষ। |
A33 | মাত্রাহীন | -১ | ১ | ১০ মিটার | এম্বেডিং ভেক্টরের ৩৩তম অক্ষ। |
A34 | মাত্রাহীন | -১ | ১ | ১০ মিটার | এম্বেডিং ভেক্টরের ৩৪তম অক্ষ। |
A35 | মাত্রাহীন | -১ | ১ | ১০ মিটার | এম্বেডিং ভেক্টরের ৩৫তম অক্ষ। |
A36 | মাত্রাহীন | -১ | ১ | ১০ মিটার | এম্বেডিং ভেক্টরের ৩৬তম অক্ষ। |
A37 | মাত্রাহীন | -১ | ১ | ১০ মিটার | এম্বেডিং ভেক্টরের ৩৭তম অক্ষ। |
A38 | মাত্রাহীন | -১ | ১ | ১০ মিটার | এম্বেডিং ভেক্টরের ৩৮তম অক্ষ। |
A39 | মাত্রাহীন | -১ | ১ | ১০ মিটার | এম্বেডিং ভেক্টরের ৩৯তম অক্ষ। |
A40 | মাত্রাহীন | -১ | ১ | ১০ মিটার | এম্বেডিং ভেক্টরের ৪০তম অক্ষ। |
A41 | মাত্রাহীন | -১ | ১ | ১০ মিটার | এম্বেডিং ভেক্টরের ৪১তম অক্ষ। |
A42 | মাত্রাহীন | -১ | ১ | ১০ মিটার | এম্বেডিং ভেক্টরের ৪২তম অক্ষ। |
A43 | মাত্রাহীন | -১ | ১ | ১০ মিটার | এম্বেডিং ভেক্টরের ৪৩তম অক্ষ। |
A44 | মাত্রাহীন | -১ | ১ | ১০ মিটার | এম্বেডিং ভেক্টরের ৪৪তম অক্ষ। |
A45 | মাত্রাহীন | -১ | ১ | ১০ মিটার | এম্বেডিং ভেক্টরের ৪৫তম অক্ষ। |
A46 | মাত্রাহীন | -১ | ১ | ১০ মিটার | এম্বেডিং ভেক্টরের ৪৬তম অক্ষ। |
A47 | মাত্রাহীন | -১ | ১ | ১০ মিটার | এম্বেডিং ভেক্টরের ৪৭তম অক্ষ। |
A48 | মাত্রাহীন | -১ | ১ | ১০ মিটার | এম্বেডিং ভেক্টরের ৪৮তম অক্ষ। |
A49 | মাত্রাহীন | -১ | ১ | ১০ মিটার | এম্বেডিং ভেক্টরের ৪৯তম অক্ষ। |
A50 | মাত্রাহীন | -১ | ১ | ১০ মিটার | এম্বেডিং ভেক্টরের ৫০তম অক্ষ। |
A51 | মাত্রাহীন | -১ | ১ | ১০ মিটার | এম্বেডিং ভেক্টরের ৫১তম অক্ষ। |
A52 | মাত্রাহীন | -১ | ১ | ১০ মিটার | এম্বেডিং ভেক্টরের ৫২তম অক্ষ। |
A53 | মাত্রাহীন | -১ | ১ | ১০ মিটার | এম্বেডিং ভেক্টরের ৫৩তম অক্ষ। |
A54 | মাত্রাহীন | -১ | ১ | ১০ মিটার | এম্বেডিং ভেক্টরের ৫৪তম অক্ষ। |
A55 | মাত্রাহীন | -১ | ১ | ১০ মিটার | এম্বেডিং ভেক্টরের ৫৫তম অক্ষ। |
A56 | মাত্রাহীন | -১ | ১ | ১০ মিটার | এম্বেডিং ভেক্টরের ৫৬তম অক্ষ। |
A57 | মাত্রাহীন | -১ | ১ | ১০ মিটার | এম্বেডিং ভেক্টরের ৫৭তম অক্ষ। |
A58 | মাত্রাহীন | -১ | ১ | ১০ মিটার | এম্বেডিং ভেক্টরের ৫৮তম অক্ষ। |
A59 | মাত্রাহীন | -১ | ১ | ১০ মিটার | এম্বেডিং ভেক্টরের ৫৯তম অক্ষ। |
A60 | মাত্রাহীন | -১ | ১ | ১০ মিটার | এম্বেডিং ভেক্টরের ৬০তম অক্ষ। |
A61 | মাত্রাহীন | -১ | ১ | ১০ মিটার | এম্বেডিং ভেক্টরের ৬১তম অক্ষ। |
A62 | মাত্রাহীন | -১ | ১ | ১০ মিটার | এম্বেডিং ভেক্টরের ৬২তম অক্ষ। |
A63 | মাত্রাহীন | -১ | ১ | ১০ মিটার | এম্বেডিং ভেক্টরের ৬৩তম অক্ষ। |
ছবির বৈশিষ্ট্য
ছবির বৈশিষ্ট্য
| নাম | প্রকার | বর্ণনা |
|---|---|---|
| মডেল সংস্করণ | স্ট্রিং | ইমেজটি তৈরি করতে ব্যবহৃত মডেল ভার্সনটিকে অনন্যভাবে শনাক্তকারী ভার্সন স্ট্রিং। |
| প্রসেসিং_সফটওয়্যার_সংস্করণ | স্ট্রিং | ইমেজটি তৈরি করতে ব্যবহৃত মডেল ডেটা প্রসেসিং সফটওয়্যারকে অনন্যভাবে শনাক্তকারী ভার্সন স্ট্রিং। |
| ইউটিএম_জোন | স্ট্রিং | ছবিটি তৈরি করতে ব্যবহৃত স্থানাঙ্ক নির্দেশন সিস্টেমের ইউটিএম জোন। |
| ডেটাসেট_সংস্করণ | স্ট্রিং | ডেটাসেট সংস্করণ। |
ব্যবহারের শর্তাবলী
ব্যবহারের শর্তাবলী
এই ডেটাসেটটি CC-BY 4.0 লাইসেন্সের অধীনে রয়েছে এবং এর জন্য নিম্নলিখিত অ্যাট্রিবিউশন টেক্সট প্রয়োজন: "আলফাআর্থ ফাউন্ডেশনস স্যাটেলাইট এমবেডিং ডেটাসেটটি গুগল এবং গুগল ডিপমাইন্ড দ্বারা নির্মিত।"
উদ্ধৃতি
ব্রাউন, সিএফ, কাজমিয়ারস্কি, এমআর, পাসকুয়ারেলা, ভি জে., রুকলিজ, ডব্লিউজে, সামসিকোভা, এম., ঝাং, সি., শেলহামার, ই., লাহেরা, ই., ওয়াইলস, ও., ইলিউশচেঙ্কো, এস., গোরেলিক, এন., ঝাং, এলএল, আলজ, এস, এস, ওচেন, এস, এস, এস, এস। মুর, আর., বোকোভালাস, এ., এবং কোহলি, পি.(2025)। আলফাআর্থ ফাউন্ডেশনস: স্পার্স লেবেল ডেটা থেকে নির্ভুল এবং দক্ষ গ্লোবাল ম্যাপিংয়ের জন্য একটি এমবেডিং ফিল্ড মডেল। arXiv প্রিপ্রিন্ট arXiv.2507.22291। doi:10.48550/arXiv.2507.22291
আর্থ ইঞ্জিনের সাহায্যে ঘুরে দেখুন
কোড এডিটর (জাভাস্ক্রিপ্ট)
// Load collection. var dataset = ee.ImageCollection('GOOGLE/SATELLITE_EMBEDDING/V1/ANNUAL'); // Point of interest. var point = ee.Geometry.Point(-121.8036, 39.0372); // Get embedding images for two years. var image1 = dataset .filterDate('2023-01-01', '2024-01-01') .filterBounds(point) .first(); var image2 = dataset .filterDate('2024-01-01', '2025-01-01') .filterBounds(point) .first(); // Visualize three axes of the embedding space as an RGB. var visParams = {min: -0.3, max: 0.3, bands: ['A01', 'A16', 'A09']}; Map.addLayer(image1, visParams, '2023 embeddings'); Map.addLayer(image2, visParams, '2024 embeddings'); // Calculate dot product as a measure of similarity between embedding vectors. // Note for vectors with a magnitude of 1, this simplifies to the cosine of the // angle between embedding vectors. var dotProd = image1 .multiply(image2) .reduce(ee.Reducer.sum()); // Add dot product to the map. Map.addLayer( dotProd, {min: 0, max: 1, palette: ['white', 'black']}, 'Similarity between years (brighter = less similar)' ); Map.centerObject(point, 12); Map.setOptions('SATELLITE');