Google Earth में मौजूद क्लासिफ़ाई टूल, एआई का इस्तेमाल करके किसी इलाके के लिए ज़रूरत के मुताबिक तैयार मैप लेयर (एक "क्लासिफ़िकेशन") बनाता है. इसके लिए, वह ज़मीन के इस्तेमाल की कैटगरी तय करता है. चाहे आपको अलग-अलग तरह की फ़सलों को मैप करना हो, जंगल के फैलाव को ट्रैक करना हो या शहरी इलाकों को अलग-अलग कैटगरी में बांटना हो, यह टूल लेबल किए गए उदाहरणों को पूरे मैप में बदल देता है.
यह कैसे काम करता है
- क्लास जोड़ें और उदाहरण दें: मैप पर पॉइंट जोड़कर, टूल को बताएं कि वहां क्या है. उदाहरण के लिए, "जंगल" या "शहर". इसे एआई को यह "सिखाने" के तौर पर समझें कि आपके हिसाब से अलग-अलग लैंडस्केप कैसे दिखते हैं.
- एआई विश्लेषण: यह टूल, पर्दे के पीछे आपके पॉइंट को AlphaEarth Foundations सैटलाइट एम्बेडिंग डेटासेट के साथ जोड़ता है. यह एक खास ग्लोबल एआई मॉडल है, जो सैटलाइट से ली गई तस्वीरों के यूनीक पैटर्न को समझता है.
- अनुमानित मैपिंग: यह मशीन लर्निंग मॉडल ("रैंडम फ़ॉरेस्ट") आपके इलाके में मौजूद हर 10 मीटर स्क्वेयर का विश्लेषण करता है. यह उन स्क्वेयर की तुलना आपके उदाहरणों से करता है और मैप के बाकी हिस्सों को अपने-आप भर देता है.
अपनी पसंद के मुताबिक क्लासिफ़िकेशन लेयर जनरेट करना
- Google Earth में कोई मौजूदा प्रोजेक्ट खोलें या नया प्रोजेक्ट बनाएं.
- टूल
वर्गीकृत करें पर जाएं. शुरू करने के लिए, अपनी दिलचस्पी के इलाके के चारों ओर पॉलीगॉन बनाएं या कोई मौजूदा पॉलीगॉन चुनें.
- दिलचस्पी वाली जगह बनाने के लिए, मैप पर पॉइंट पर क्लिक करें.
- किसी पॉइंट को हटाने के लिए, पहले जैसा करें पहले जैसा करें पर क्लिक करें.
- दिलचस्पी वाले क्षेत्र को फिर से बनाने के लिए, रीफ़्रेश करें नया शुरू करें पर क्लिक करें.
क्लासिफ़िकेशन लेयर बनाना शुरू करने के लिए, क्लास जोड़ें बटन चुनें.
अपनी नई लेयर को टाइटल देने के लिए, चुनें.
क्लासिफ़िकेशन का साल चुनें.
- वह साल चुनें जिसका डेटा आपको मैप करना है. यह टूल, क्लासिफ़िकेशन के लिए इस अवधि का सैटेलाइट डेटा इस्तेमाल करता है. साथ ही, यह मानता है कि आपके दिए गए सभी सैंपल पॉइंट, उस साल की ज़मीन की स्थितियों को दिखाते हैं.
अपनी क्लासिफ़िकेशन लेयर में कम से कम दो क्लास जोड़ें.
- आपके पास अपना डिसप्ले नेम डालने और रंग के हिसाब से क्लासिफ़िकेशन को स्टाइल करने का विकल्प होता है.
- डेटा लेयर को स्टाइल करने के तरीके के बारे में ज़्यादा जानें.
क्लास सेव करने के लिए, हो गया को चुनें.
इसके बाद, मैप पर उस क्लास के लिए सैंपल पॉइंट डालें जिसे आपको दिखाना है. इससे टूल को यह पता चलेगा कि आपको किस तरह की जानकारी चाहिए.
- हर क्लास के लिए कम से कम तीन सैंपल पॉइंट रखें.
आपके पास अपनी पसंद के मुताबिक कस्टम क्लास तय करने या मौजूदा क्लासिफ़िकेशन सिस्टम से क्लास चुनने का विकल्प होता है. कैटगरी तय करने वाला सिस्टम, पहले से तय की गई कैटगरी का स्टैंडर्ड सेट उपलब्ध कराता है. इससे, उस सिस्टम का इस्तेमाल करने वाले अन्य मैप के साथ एक जैसी तुलना की जा सकती है.
कैटगरी तय करने वाले सिस्टम का इस्तेमाल करने के लिए, मेन्यू चुनें. इसके बाद, list_alt कैटगरी तय करने वाले सिस्टम का इस्तेमाल करें को चुनें.
- इसके बाद, कैटगरी तय करने वाला कोई सिस्टम चुनें और उस सिस्टम में मौजूद क्लास खोजें. उन क्लास को चुनें जिनका आपको इस्तेमाल करना है. इसके बाद, उन्हें जोड़ने के लिए हो गया को चुनें.
- आपके पास अपना डिसप्ले नेम डालने और रंग को पसंद के मुताबिक बनाने का विकल्प होता है.
वर्गीकृत किया गया मैप देखें. मैप में, क्लासिफ़िकेशन के लिए चुना गया साल दिखता है.
- सैंपल पॉइंट जोड़ने पर, लेयर लगातार अपडेट होती रहती है.
अगर टूल किसी इलाके को गलत तरीके से क्लासिफ़ाई करता है या "फ़ैसले पर नहीं पहुंचा जा सका" वाले इलाके दिखाता है, तो उसकी गलतियों को ठीक करने के लिए कुछ और सैंपल पॉइंट जोड़ें. मॉडल, आपके नए उदाहरणों से तुरंत सीखेगा, ताकि ज़्यादा सटीक मैप बनाया जा सके.
- लेगेंड में दिखाई गई "इनकन्क्लूसिव" क्लास, उन इलाकों को दिखाती है जहां मॉडल को क्लास के बीच अंतर करने के लिए ज़्यादा जानकारी की ज़रूरत होती है. इन पिक्सल को हाइलाइट किया जाता है, ताकि आपको यह पता चल सके कि ज़्यादा सैंपल पॉइंट की ज़रूरत कहां है.
- इन जगहों के लिए लेबल देने के बाद, लेयर अपडेट हो जाती है.
लेयर बनाने के बाद, हो गया को चुनें.
लेयर के इंस्पेक्टर पैनल में मौजूद, बदलाव करें बटन को चुनकर, लेयर को अपडेट किया जा सकता है. उन इलाकों के लिए ज़्यादा सैंपल पॉइंट जोड़ें जो गलत या अधूरे दिख रहे हैं. इससे मॉडल को बेहतर मैप बनाने में मदद मिलेगी.
अच्छी मैपिंग के लिए सलाह
- मैप सिर्फ़ आपके दिए गए पॉइंट के हिसाब से काम करता है. बेहतर नतीजे पाने के लिए, आपके पॉइंट में हर क्लास के लिए, वेरिएशन की पूरी रेंज शामिल होनी चाहिए. अलग-अलग तरह की जगहों को चुनें. इससे, पूरे साल क्लास के अलग-अलग उदाहरणों को दिखाया जा सकेगा. उदाहरण के लिए, अगर आपको जंगलों की मैपिंग करनी है, तो घने और बिखरे हुए पेड़ों, दोनों के लिए पॉइंट शामिल करें. जितने ज़्यादा उदाहरण होंगे, उतना बेहतर होगा!
- इस टूल का इस्तेमाल बार-बार क्लासिफ़िकेशन करने के लिए किया जाता है. अगर किसी इलाके में नतीजे "सही नहीं" लगते हैं, तो एआई मॉडल को ठीक करने के लिए वहां ज़्यादा पॉइंट जोड़ें. इन जगहों पर लेबल किए गए पॉइंट जोड़कर, "नतीजे नहीं मिले" वाली जगहों को कम करें.
- आपको जो नतीजे दिखते हैं वे AlphaEarth Foundations Satellite Embeddings की मदद से जनरेट किए जाते हैं. यह एक ऐसा डेटासेट है जिसमें कई सुविधाएं मौजूद हैं. इसे कई सैटलाइट डेटा सोर्स से बनाया गया है और इसका रिज़ॉल्यूशन 10 मीटर है. Google Earth में पॉइंट जोड़ने के लिए, ज़्यादा रिज़ॉल्यूशन वाले बुनियादी मैप का इस्तेमाल किया जाता है. वहीं, एआई 10 मीटर के एम्बेडिंग स्केल पर लैंडस्केप का विश्लेषण करता है, ताकि यह पक्का किया जा सके कि जानकारी ज़्यादा से ज़्यादा सटीक हो. बेहतर नतीजों के लिए, उन सुविधाओं को लेबल करने पर फ़ोकस करें जो 10 मीटर स्क्वेयर से बड़े इलाकों को कवर करती हैं.AlphaEarth Foundations के बारे में ज़्यादा जानें.
सीमाएं
- क्लासिफ़िकेशन लेयर, 2017 से पहले के साल के लिए नहीं बनाई जा सकती.
- यह टूल, 10 मीटर स्क्वेयर के हिसाब से क्लासिफ़िकेशन जनरेट करता है. इस साइज़ से छोटे ऑब्जेक्ट, जैसे कि पार्क की गई कारें, घर के पीछे बने शेड, और छोटे पेड़ का पता नहीं लगाया जा सकता. साथ ही, उन्हें कैटगरी में भी नहीं रखा जा सकता.