Lo strumento di classificazione di Google Earth utilizza l'AI per creare un livello della mappa personalizzato (una "classificazione") per una determinata area definendo le categorie di copertura del suolo. Se vuoi mappare diversi tipi di colture, monitorare la copertura forestale o distinguere i quartieri urbani, questo strumento trasforma i tuoi esempi etichettati in una mappa completa.
Come funziona
- Aggiungi classi e fornisci esempi: rilascia punti sulla mappa per indicare allo strumento cosa è presente (ad esempio, "Foresta" o "Urbano"). Pensa a questo come a "insegnare" all'AI l'aspetto dei diversi paesaggi, in base alle tue definizioni.
- Analisi AI: dietro le quinte, lo strumento associa i tuoi punti al set di dati AlphaEarth Foundations Satellite Embedding , un modello AI globale specializzato che comprende pattern unici di immagini satellitari.
- Mappatura predittiva: un modello di machine learning ("Random Forest") analizza ogni quadrato di 10 metri all'interno della tua area. Confronta questi quadrati con i tuoi esempi e compila automaticamente il resto della mappa.
Genera un livello di classificazione personalizzato
- Apri un progetto esistente o creane uno nuovo in Google Earth.
- Vai a Strumenti
Classifica. Per iniziare, disegna un poligono intorno all'area di interesse o seleziona un poligono esistente.
- Fai clic sui punti della mappa per disegnare un'area di interesse.
- Per rimuovere un punto, fai clic su annulla Annulla.
- Per ridisegnare l'area di interesse, fai clic su Aggiorna Avvia nuova.
Seleziona il pulsante Aggiungi classi per iniziare a creare il livello di classificazione.
Seleziona per assegnare un titolo al nuovo livello.
Seleziona l'anno di classificazione.
- Scegli l'anno che vuoi mappare. Lo strumento utilizza i dati satellitari di questo periodo per la classificazione e presuppone che tutti i punti di esempio forniti riflettano le condizioni del terreno di quell'anno.
Aggiungi almeno due classi al livello di classificazione.
- Puoi inserire il tuo Nome visualizzato e applicare uno stile alla classificazione con un colore.
- Scopri di più su come applicare uno stile ai livelli di dati.
Seleziona Fine per salvare la classe.
Poi, posiziona i punti di esempio sulla mappa per la classe selezionata per mostrare allo strumento esattamente cosa stai cercando.
- Posiziona almeno tre punti di esempio per ogni classe.
Puoi definire le tue classi personalizzate o selezionare le classi da un sistema di classificazione esistente. Un sistema di classificazione fornisce un insieme standardizzato di categorie predefinite, che ti consente di effettuare confronti diretti con altre mappe che utilizzano lo stesso sistema di classificazione.
Per utilizzare un sistema di classificazione, seleziona il menu e scegli list_alt Utilizza un sistema di classificazione.
- Poi seleziona un sistema di classificazione e cerca le classi all'interno di questo sistema. Scegli le classi che vuoi utilizzare e seleziona Fine per aggiungerle.
- Puoi inserire il tuo Nome visualizzato e personalizzare il colore.
Visualizza la mappa classificata. La mappa riflette l'anno di classificazione selezionato.
- Il livello viene aggiornato continuamente man mano che aggiungi punti di esempio.
Se lo strumento classifica in modo errato un'area o mostra aree "non conclusive", aggiungi altri punti di esempio per correggere gli errori. Il modello imparerà immediatamente dai nuovi esempi per produrre una mappa più accurata.
- La classe "non conclusiva" mostrata nella legenda rappresenta le aree in cui il modello richiede ulteriori informazioni per distinguere tra le classi. Questi pixel sono evidenziati per aiutarti a identificare esattamente dove sono necessari altri punti di esempio.
- Una volta fornite le etichette per queste località, il livello viene aggiornato.
Seleziona Fine al termine della creazione del livello.
Puoi aggiornare il livello selezionando il Modifica pulsante nel riquadro dell'inspector del livello. Modifica per aggiungere altri punti di esempio per le aree che sembrano errate o incomplete. In questo modo, il modello potrà produrre una mappa migliore.
Suggerimenti per una mappatura efficace
- La qualità della mappa dipende dai punti che fornisci. Per ottenere risultati ottimali, i punti devono acquisire l'intera gamma di variazioni per ogni classe. Seleziona un'ampia varietà di località che rappresentano diversi esempi vari della classe durante l'intero anno. Ad esempio, se stai mappando le foreste, includi punti per alberi sia fitti sia sparsi. Più esempi fornisci, meglio è.
- Lo strumento è progettato per la classificazione iterativa. Se i risultati sembrano "sbagliati" in una determinata area, rilascia altri punti per correggere il modello AI. Riduci le aree "non conclusive" aggiungendo punti etichettati in queste aree.
- I risultati che vedi sono basati su AlphaEarth Foundations Satellite Embeddings, un set di dati ricco di funzionalità con una risoluzione di 10 metri creato da diverse origini dati satellitari. Mentre utilizzi la basemap ad alta risoluzione in Google Earth per posizionare i punti, l'AI analizza il paesaggio alla scala di incorporamento di 10 metri per garantire un'ampia accuratezza. Per ottenere risultati ottimali, concentrati sull'etichettatura delle funzionalità che coprono aree più grandi di quadrati di 10 metri.Scopri di più su AlphaEarth Foundations.
Limitazioni
- L'anno più recente per cui puoi creare un livello di classificazione è il 2017.
- Lo strumento genera classificazioni per quadrati di 10 metri. È improbabile che gli oggetti più piccoli, come auto parcheggiate, capannoni da giardino e singoli alberi di piccole dimensioni, vengano rilevati e classificati.