- זמינות קבוצת הנתונים
- 2017-01-01T00:00:00Z–2024-01-01T00:00:00Z
- ספק קבוצת הנתונים
- Google Earth Engine Google DeepMind
- תגים
תיאור
מערך הנתונים של הטמעת תמונות לוויין של Google הוא אוסף גלובלי של הטמעות גיאו-מרחביות שנלמדו, והוא מוכן לניתוח. כל פיקסל בגודל 10 מטרים בקבוצת הנתונים הזו הוא ייצוג של 64 ממדים, או וקטור הטמעה, שמקודד מסלולים זמניים של תנאי פני השטח בפיקסל הזה ובסביבתו, כפי שנמדדו על ידי מכשירים וקבוצות נתונים שונים של תצפיות על כדור הארץ, במהלך שנה קלנדרית אחת. בניגוד לנתוני קלט ספקטרליים ולמדדים רגילים, שבהם הפסים מתאימים למדידות פיזיות, הטמעות הן וקטורים של תכונות שמסכמים קשרים בין תצפיות ממקורות שונים וממצבים שונים, בצורה פחות ישירה אבל יותר עוצמתית. דוגמאות לשימוש והסברים מפורטים
קבוצת הנתונים כוללת את פני השטח היבשתיים ומים רדודים, כולל אזורי גאות ושפל, אזורי שוניות, נתיבי מים פנים-יבשתיים ונתיבי מים לאורך החוף. הכיסוי בקטבים מוגבל בגלל מסלולי הלוויינים והכיסוי של המכשירים.
האוסף מורכב מתמונות שמכסות שטח של כ-163,840 מטרים על 163,840 מטרים, ולכל תמונה יש 64 רצועות {A00, A01, …, A63}, אחת לכל ציר של מרחב ההטמעה ה-64D. צריך להשתמש בכל הרצועות לניתוח המשך, כי הן מתייחסות יחד לקואורדינטה 64D במרחב ההטמעה, ואי אפשר לפרש אותן בנפרד.
כל התמונות נוצרות בהטלה המקומית שלהן של Universal Transverse Mercator (UTM), כפי שמצוין במאפיין UTM_ZONE, ויש להן מאפיינים system:time_start ו-system:time_end שמשקפים את השנה הקלנדרית שמסוכמת בהטמעות. לדוגמה, לתמונת הטמעה לשנת 2021 יהיה ערך system:start_time ששווה ל-ee.Date('2021-01-01 00:00:00') וערך system:end_time ששווה ל-ee.Date('2022-01-01 00:00:00').
ההטמעות הן באורך יחידה, כלומר הגודל שלהן הוא 1 והן לא דורשות נורמליזציה נוספת. הן מפוזרות על פני ספירה של יחידה, ולכן הן מתאימות לשימוש באלגוריתמים של אשכולות ובמסווגים מבוססי-עץ. מרחב ההטמעה גם הוא עקבי לאורך השנים, ואפשר להשתמש בהטמעות משנים שונות כדי לזהות שינויים בתנאים על ידי חישוב המכפלה הסקלרית או הזווית בין שני וקטורי הטמעה. בנוסף, הווקטורים האלה נועדו להיות ניתנים להרכבה לינארית, כלומר אפשר לצבור אותם כדי ליצור וקטורים ברזולוציות מרחביות גסות יותר, או לבצע בהם טרנספורמציה באמצעות אריתמטיקה וקטורית, והם עדיין ישמרו על המשמעות הסמנטית ועל יחסי המרחק שלהם.
קבוצת הנתונים Satellite Embedding נוצרה על ידי AlphaEarth Foundations, מודל הטמעה גיאוספציאלי שמשלב כמה זרמי נתונים, כולל נתונים אופטיים, נתוני מכ"ם, נתוני LiDAR ומקורות אחרים (Brown, Kazmierski, Pasquarella et al., 2025; טיוטה זמינה כאן).
מכיוון שהייצוגים נלמדים על פני הרבה חיישנים ותמונות, בדרך כלל הם מתגברים על בעיות נפוצות כמו עננים, קווי סריקה, ארטיפקטים של חיישנים או נתונים חסרים. כך מתקבלים מאפיינים חלקים שמוכנים לניתוח, שאפשר להשתמש בהם ישירות במקום במקורות אחרים של תמונות מחישה מרחוק לצורך סיווג, רגרסיה וניתוח של שינויים.
ההטמעות באוסף התמונות הזה נוצרו באמצעות גרסה 2.1 של מודל AlphaEarth Foundations, שכוללת מספר שיפורים לעומת מודל גרסה 2.0 שנבדק במאמר AlphaEarth Foundations. כלומר, מערך הנתונים לאימון נוצר מחדש כדי לכלול מספר גדול של דוגמאות מאנטארקטיקה שנפסלו בעבר בגלל כיסוי מוגבל של חיישנים. כך, מספר רצפי הסרטונים לאימון גדל מ-8.4 מיליון ליותר מ-10.1 מיליון רצפים. בנוסף, שכבת הנתונים של שטחי הגידול של USDA NASS נכללה כיעד נוסף במהלך האימון. משקלי ההפסד של NLCD ו-CDL הופחתו מ-0.50 ל-0.25, ובוצעו עוד כמה שינויים קלים כדי לצמצם בצורה טובה יותר את הארטיפקטים החזותיים שקשורים לפסי חיישנים של קלט, לריצוף ולפיקסלים של יעד ברזולוציה מרובה. השינויים האלה לא השפיעו באופן משמעותי על ביצועי המודל מבחינת מדדי הערכה, אבל הם שיפרו באופן כללי את האיכות של ההטמעות שמתקבלות.
למרות שעדיין יש חריגות מסוימות בהיקף גדול ובזמינות הנתונים, בדרך כלל מדובר בהזזות קלות של וקטורים, ובאופן כללי הן לא משפיעות באופן משמעותי על העיבוד או על התוצאות בהמשך.
מערך הנתונים זמין גם ב-Google Cloud Storage (GCS) בדלי gs://alphaearth_foundations. אפשר לעיין בתוכן של הקטגוריה דרך מסוף Google Cloud.
חשוב לדעת שהקטגוריה הזו מוגדרת כ'מגיש הבקשה משלם', כלומר עליך לכלול פרויקט לחיוב בבקשות ה-API שלך כדי לכסות את העלויות של אחזור הנתונים והיציאה. פרטים מלאים על מבנה הנתונים מופיעים בתיעוד של GCS בנושא תשלום על בקשות ובקובץ README של הדלי.
עדכון: החל מ-2025-11-17, שכבות ההטמעה לשנת 2017 נוצרו מחדש ועודכנו במקום כדי לשלב רכישות נוספות של Sentinel-1. המאפיין DATASET_VERSION של השכבות המעודכנות האלה הוגדל מ-1.0 ל-1.1.
תחום תדרים
גודל הפיקסל
10 מטרים
רצועות
| שם | יחידות | מינימום | מקסימום | גודל הפיקסל | תיאור |
|---|---|---|---|---|---|
A00 |
חסר ממדים | -1 | 1 | מטרים | הציר ה-0 של וקטור ההטמעה. |
A01 |
חסר ממדים | -1 | 1 | מטרים | הציר הראשון של וקטור ההטמעה. |
A02 |
חסר ממדים | -1 | 1 | מטרים | הציר השני של וקטור ההטמעה. |
A03 |
חסר ממדים | -1 | 1 | מטרים | הציר השלישי של וקטור ההטמעה. |
A04 |
חסר ממדים | -1 | 1 | מטרים | הציר הרביעי של וקטור ההטמעה. |
A05 |
חסר ממדים | -1 | 1 | מטרים | הציר החמישי של וקטור ההטמעה. |
A06 |
חסר ממדים | -1 | 1 | מטרים | הציר השישי של וקטור ההטמעה. |
A07 |
חסר ממדים | -1 | 1 | מטרים | הציר השביעי של וקטור ההטמעה. |
A08 |
חסר ממדים | -1 | 1 | מטרים | הציר השמיני של וקטור ההטמעה. |
A09 |
חסר ממדים | -1 | 1 | מטרים | הציר התשיעי של וקטור ההטמעה. |
A10 |
חסר ממדים | -1 | 1 | מטרים | הציר העשירי של וקטור ההטמעה. |
A11 |
חסר ממדים | -1 | 1 | מטרים | הציר ה-11 של וקטור ההטמעה. |
A12 |
חסר ממדים | -1 | 1 | מטרים | הציר ה-12 של וקטור ההטמעה. |
A13 |
חסר ממדים | -1 | 1 | מטרים | הציר ה-13 של וקטור ההטמעה. |
A14 |
חסר ממדים | -1 | 1 | מטרים | הציר ה-14 של וקטור ההטמעה. |
A15 |
חסר ממדים | -1 | 1 | מטרים | הציר ה-15 של וקטור ההטמעה. |
A16 |
חסר ממדים | -1 | 1 | מטרים | הציר ה-16 של וקטור ההטמעה. |
A17 |
חסר ממדים | -1 | 1 | מטרים | הציר ה-17 של וקטור ההטמעה. |
A18 |
חסר ממדים | -1 | 1 | מטרים | הציר ה-18 של וקטור ההטמעה. |
A19 |
חסר ממדים | -1 | 1 | מטרים | הציר ה-19 של וקטור ההטמעה. |
A20 |
חסר ממדים | -1 | 1 | מטרים | הציר ה-20 של וקטור ההטמעה. |
A21 |
חסר ממדים | -1 | 1 | מטרים | הציר ה-21 של וקטור ההטמעה. |
A22 |
חסר ממדים | -1 | 1 | מטרים | הציר ה-22 של וקטור ההטמעה. |
A23 |
חסר ממדים | -1 | 1 | מטרים | הציר ה-23 של וקטור ההטמעה. |
A24 |
חסר ממדים | -1 | 1 | מטרים | הציר ה-24 של וקטור ההטמעה. |
A25 |
חסר ממדים | -1 | 1 | מטרים | הציר ה-25 של וקטור ההטמעה. |
A26 |
חסר ממדים | -1 | 1 | מטרים | הציר ה-26 של וקטור ההטמעה. |
A27 |
חסר ממדים | -1 | 1 | מטרים | הציר ה-27 של וקטור ההטמעה. |
A28 |
חסר ממדים | -1 | 1 | מטרים | הציר ה-28 של וקטור ההטמעה. |
A29 |
חסר ממדים | -1 | 1 | מטרים | הציר ה-29 של וקטור ההטמעה. |
A30 |
חסר ממדים | -1 | 1 | מטרים | הציר ה-30 של וקטור ההטמעה. |
A31 |
חסר ממדים | -1 | 1 | מטרים | הציר ה-31 של וקטור ההטמעה. |
A32 |
חסר ממדים | -1 | 1 | מטרים | הציר ה-32 של וקטור ההטמעה. |
A33 |
חסר ממדים | -1 | 1 | מטרים | הציר ה-33 של וקטור ההטמעה. |
A34 |
חסר ממדים | -1 | 1 | מטרים | הציר ה-34 של וקטור ההטמעה. |
A35 |
חסר ממדים | -1 | 1 | מטרים | הציר ה-35 של וקטור ההטמעה. |
A36 |
חסר ממדים | -1 | 1 | מטרים | הציר ה-36 של וקטור ההטמעה. |
A37 |
חסר ממדים | -1 | 1 | מטרים | הציר ה-37 של וקטור ההטמעה. |
A38 |
חסר ממדים | -1 | 1 | מטרים | הציר ה-38 של וקטור ההטמעה. |
A39 |
חסר ממדים | -1 | 1 | מטרים | הציר ה-39 של וקטור ההטמעה. |
A40 |
חסר ממדים | -1 | 1 | מטרים | הציר ה-40 של וקטור ההטמעה. |
A41 |
חסר ממדים | -1 | 1 | מטרים | הציר ה-41 של וקטור ההטמעה. |
A42 |
חסר ממדים | -1 | 1 | מטרים | הציר ה-42 של וקטור ההטמעה. |
A43 |
חסר ממדים | -1 | 1 | מטרים | הציר ה-43 של וקטור ההטמעה. |
A44 |
חסר ממדים | -1 | 1 | מטרים | הציר ה-44 של וקטור ההטמעה. |
A45 |
חסר ממדים | -1 | 1 | מטרים | הציר ה-45 של וקטור ההטמעה. |
A46 |
חסר ממדים | -1 | 1 | מטרים | הציר ה-46 של וקטור ההטמעה. |
A47 |
חסר ממדים | -1 | 1 | מטרים | הציר ה-47 של וקטור ההטמעה. |
A48 |
חסר ממדים | -1 | 1 | מטרים | הציר ה-48 של וקטור ההטמעה. |
A49 |
חסר ממדים | -1 | 1 | מטרים | הציר ה-49 של וקטור ההטמעה. |
A50 |
חסר ממדים | -1 | 1 | מטרים | הציר ה-50 של וקטור ההטמעה. |
A51 |
חסר ממדים | -1 | 1 | מטרים | הציר ה-51 של וקטור ההטמעה. |
A52 |
חסר ממדים | -1 | 1 | מטרים | הציר ה-52 של וקטור ההטמעה. |
A53 |
חסר ממדים | -1 | 1 | מטרים | הציר ה-53 של וקטור ההטמעה. |
A54 |
חסר ממדים | -1 | 1 | מטרים | הציר ה-54 של וקטור ההטמעה. |
A55 |
חסר ממדים | -1 | 1 | מטרים | הציר ה-55 של וקטור ההטמעה. |
A56 |
חסר ממדים | -1 | 1 | מטרים | הציר ה-56 של וקטור ההטמעה. |
A57 |
חסר ממדים | -1 | 1 | מטרים | הציר ה-57 של וקטור ההטמעה. |
A58 |
חסר ממדים | -1 | 1 | מטרים | הציר ה-58 של וקטור ההטמעה. |
A59 |
חסר ממדים | -1 | 1 | מטרים | הציר ה-59 של וקטור ההטמעה. |
A60 |
חסר ממדים | -1 | 1 | מטרים | הציר ה-60 של וקטור ההטמעה. |
A61 |
חסר ממדים | -1 | 1 | מטרים | הציר ה-61 של וקטור ההטמעה. |
A62 |
חסר ממדים | -1 | 1 | מטרים | הציר ה-62 של וקטור ההטמעה. |
A63 |
חסר ממדים | -1 | 1 | מטרים | הציר ה-63 של וקטור ההטמעה. |
מאפייני תמונה
מאפייני תמונה
| שם | סוג | תיאור |
|---|---|---|
| MODEL_VERSION | מחרוזת | מחרוזת הגרסה שמזהה באופן ייחודי את גרסת המודל ששימשה ליצירת התמונה. |
| PROCESSING_SOFTWARE_VERSION | מחרוזת | מחרוזת הגרסה שמזהה באופן ייחודי את תוכנת עיבוד נתוני המודל ששימשה ליצירת התמונה. |
| UTM_ZONE | מחרוזת | אזור ה-UTM של מערכת הפניות הקואורדינטות ששימשה ליצירת התמונה. |
| DATASET_VERSION | מחרוזת | גרסת מערך הנתונים. |
תנאים והגבלות
תנאים והגבלות
הרישיון לשימוש במערך הנתונים הזה הוא CC-BY 4.0, ונדרש להוסיף את טקסט הקרדיט הבא: "מערך הנתונים AlphaEarth Foundations Satellite Embedding נוצר על ידי Google ו-Google DeepMind".
ציטוטים ביבליוגרפיים
Brown, C. F., Kazmierski, M. R., Pasquarella, V J., Rucklidge, W. J., Samsikova, M., Zhang, C., Shelhamer, E., Lahera, E., Wiles, O., Ilyushchenko, S., Gorelick, N., Zhang, L. L., Alj, S., Schechter, E., Askay, S., גינאן, או. (Guinan, O.), Moore, R., Boukouvalas, A., & Kohli, P.(2025). AlphaEarth Foundations: An embedding field model for accurate and efficient global mapping from sparse label data. arXiv preprint arXiv.2507.22291. doi:10.48550/arXiv.2507.22291
סיור עם פלטפורמת Earth Engine
Code Editor (JavaScript)
// 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');