お知らせ:
2025 年 4 月 15 日より前に Earth Engine の使用を登録したすべての非商用プロジェクトは、Earth Engine へのアクセスを維持するために
非商用目的での利用資格を確認する必要があります。
Google Earth Engine について
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必要に応じて、コンテンツの保存と分類を行います。
Google Earth Engine は、大規模な地理空間分析用の Google Cloud プロダクトです。数ペタバイト規模の衛星画像および地理空間データセットのカタログと惑星規模のコンピューティングを組み合わせることで、環境研究とアプリケーションを加速します。
主な機能
地理空間分析の簡素化とスケーラビリティ
Earth Engine は、広範な地理空間データカタログを分散コンピューティングと統合し、クライアント ライブラリからアクセスできるようにしています。ユーザーは、さまざまな衛星データや環境データにアクセスできるほか、独自のデータセットを組み込むこともできます。このプラットフォームは、ユーザー指定のパラメータに基づいてデータ投影、スケーリング、合成を自動的に処理することで、地理空間分析を簡素化します。分析関数は、明示的なデータ準備ステップやチャンキングを必要とせずに、さまざまなスケールで効率的に動作します。Earth Engine は、複雑なデータ処理と計算スケーリングを内部で管理することで、ユーザーが技術的な設定ではなく分析に集中できるようにします。
処理環境
Earth Engine は、次の2 つの分析モードをサポートしています。
- インタラクティブ モード: 少量のデータの迅速なリアルタイムのデータ探索と可視化に使用します。
- バッチモード: 大量のデータに対する大規模な計算集約型タスクに使用します。
開発環境
デベロッパーは、次の 2 つの主要な開発環境から選択できます。
- Python クライアント ライブラリ: 幅広い Python エコシステムと統合し、高度なワークフローを容易にし、Jupyter ノートブックでインタラクティブな分析を行うための、Earth Engine の柔軟なインターフェース。
- JavaScript コードエディタ: 迅速なプロトタイピング、データ探索、Earth Engine アプリの作成のための専用のウェブベースの開発環境。
可視化と結果
Earth Engine は、最初のプロトタイピングから最終的なデータ エクスポートまで、地理空間分析をサポートしています。インタラクティブな地図ウィジェットと統合された効率的なタイリングと計算システムにより、Code Editor と Python 環境の両方で迅速な可視化と検査機能を提供します。これにより、データの即時探索と反復処理が可能になります。準備ができたら、ラスターとベクトルの結果を Google Cloud Storage、BigQuery、Google ドライブにエクスポートできます。また、Pandas、NumPy、Xarray と互換性のある形式でデータをローカルにダウンロードすることもできます。また、Earth Engine はインタラクティブなウェブ アプリケーションの作成をサポートしているため、ユーザーは地理空間分析情報を幅広いユーザーと共有できます。
機械学習
回帰、分類、画像分割、精度評価用のML ツールが Earth Engine に組み込まれています。トレーニングが完了したモデルは、保存して繰り返し適用できます。従来の ML ワークフローは、Earth Engine の統合システム内で効率化されています。より高度なオプションや外部でトレーニングされたモデルの場合は、Vertex AI との統合が提供されているため、モデルを Earth Engine のデータに持ち込むことができます。また、ディープ ラーニング モデルとニューラル ネットワークベースの分析を構築することもできます。
アクセスと管理
Earth Engine は、商用と非商用の両方の用途で使用できます。非営利目的での使用は無料ですが、商用目的での使用にはサブスクリプション料金とコンピューティング料金が適用されます。すべての計算データと非公開データは Google Cloud プロジェクトに関連付けられているため、ユーザーは Google Cloud コンソールからアクセス、リソース管理、使用状況のモニタリングを制御できます。この統合により、プロジェクト管理の一元化、詳細な課金情報、Google Cloud の堅牢なセキュリティとコンプライアンスの機能の適用が可能になります。ユーザーは Identity and Access Management(IAM)を使用して権限を制御し、Cloud Monitoring と Cloud Logging を使用してアクティビティを記録し、リソース使用量をモニタリングできます。
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最終更新日 2025-02-18 UTC。
[null,null,["最終更新日 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."]]