Mit dem Klassifizierungstool in Google Earth können Sie mithilfe von KI eine benutzerdefinierte Kartenebene (eine „Klassifizierung“) für ein bestimmtes Gebiet erstellen, indem Sie Landbedeckungskategorien definieren. Ob Sie verschiedene Anbautypen kartieren, die Waldbedeckung verfolgen oder zwischen Stadtvierteln unterscheiden möchten – mit diesem Tool können Sie aus Ihren gekennzeichneten Beispielen eine flächendeckende Karte erstellen.
Funktionsweise
- Klassen hinzufügen und Beispiele geben: Setzen Sie Punkte auf der Karte, um dem Tool mitzuteilen, was sich dort befindet (z. B. „Wald“ oder „Stadt“). So „bringen“ Sie der KI bei, wie verschiedene Landschaften aussehen, basierend auf Ihren eigenen Definitionen.
- KI-Analyse: Im Hintergrund kombiniert das Tool Ihre Punkte mit dem AlphaEarth Foundations Satellite Embedding -Dataset, einem spezialisierten globalen KI-Modell, das einzigartige Muster von Satellitenbildern erkennt.
- Vorhersagebasierte Kartierung: Ein ML-Modell ("Random Forest") analysiert jeden 10-Meter-Quadratmeter in Ihrem Gebiet. Es vergleicht diese Quadrate mit Ihren Beispielen und füllt den Rest der Karte automatisch aus.
Benutzerdefinierte Klassifizierungsebene erstellen
- Öffnen Sie ein vorhandenes Projekt oder erstellen Sie ein neues in Google Earth.
- Klicken Sie auf Tools
Klassifizieren. Zeichnen Sie ein Polygon um den gewünschten Bereich oder wählen Sie ein vorhandenes Polygon aus, um zu beginnen.
- Klicken Sie auf Punkte auf der Karte, um einen gewünschten Bereich zu zeichnen.
- Wenn Sie einen Punkt entfernen möchten, klicken Sie auf „Rückgängig machen“ Rückgängig machen.
- Wenn Sie den gewünschten Bereich neu zeichnen möchten, klicken Sie auf „Aktualisieren“ „Neu beginnen“.
Wählen Sie die Schaltfläche „Hinzufügen“ Klassen hinzufügen aus, um die Klassifizierungsebene zu erstellen.
Wählen Sie aus, um der neuen Ebene einen Titel zu geben.
Wählen Sie das Jahr für die Klassifizierung aus.
- Wählen Sie das Jahr aus, das Sie kartieren möchten. Das Tool verwendet Satellitendaten aus diesem Zeitraum für die Klassifizierung und geht davon aus, dass alle von Ihnen angegebenen Beispielpunkte die Bodenbedingungen dieses Jahres widerspiegeln.
Fügen Sie der Klassifizierungsebene mindestens zwei Klassen hinzu.
- Sie können einen eigenen Anzeigenamen eingeben und die Klassifizierung mit einer Farbe gestalten.
- Weitere Informationen zum Gestalten von Datenebenen.
Wählen Sie Fertig aus, um die Klasse zu speichern.
Setzen Sie als Nächstes Beispielpunkte auf der Karte für die ausgewählte Klasse, um dem Tool genau zu zeigen, was Sie suchen.
- Setzen Sie für jede Klasse mindestens drei Beispielpunkte.
Sie können eigene benutzerdefinierte Klassen definieren oder Klassen aus einem vorhandenen Klassifizierungssystem auswählen. Ein Klassifizierungssystem bietet eine standardisierte Reihe vordefinierter Kategorien, mit denen Sie Vergleiche mit anderen Karten durchführen können, die dieses Klassifizierungssystem verwenden.
Wenn Sie ein Klassifizierungssystem verwenden möchten, wählen Sie das Menü und dann list_alt Klassifizierungssystem verwenden aus.
- Wählen Sie dann ein Klassifizierungssystem aus und suchen Sie nach Klassen in diesem System. Wählen Sie die gewünschten Klassen aus und wählen Sie Fertig aus, um sie hinzuzufügen.
- Sie können einen eigenen Anzeigenamen eingeben und die Farbe anpassen.
Sehen Sie sich die klassifizierte Karte an. Die Karte spiegelt das von Ihnen ausgewählte Jahr für die Klassifizierung wider.
- Die Ebene wird kontinuierlich aktualisiert, wenn Sie Beispielpunkte hinzufügen.
Wenn das Tool einen Bereich falsch klassifiziert oder „nicht eindeutige“ Bereiche anzeigt, fügen Sie einige weitere Beispielpunkte hinzu, um die Fehler zu korrigieren. Das Modell lernt sofort aus Ihren neuen Beispielen, um eine genauere Karte zu erstellen.
- Die in der Legende angezeigte Klasse „nicht eindeutig“ steht für Bereiche, in denen das Modell mehr Informationen benötigt, um zwischen Klassen zu unterscheiden. Diese Pixel sind hervorgehoben, damit Sie genau sehen können, wo weitere Beispielpunkte erforderlich sind.
- Sobald Sie Labels für diese Orte angegeben haben, wird die Ebene aktualisiert.
Wählen Sie „Fertig“ Fertig aus, wenn Sie die Ebene erstellt haben.
Sie können die Ebene aktualisieren, indem Sie im Inspektorbereich der Ebene auf die Schaltfläche „Bearbeiten“ klicken. Fügen Sie weitere Beispielpunkte für Bereiche hinzu, die falsch oder unvollständig aussehen. So kann das Modell eine bessere Karte erstellen.
Tipps für eine gute Kartierung
- Die Karte ist nur so gut wie die von Ihnen angegebenen Punkte. Um die besten Ergebnisse zu erzielen, sollten Ihre Punkte die gesamte Bandbreite der Variation für jede Klasse erfassen. Wählen Sie eine Vielzahl von Orten aus, die unterschiedliche Beispiele für die Klasse im Laufe des gesamten Jahres darstellen. Wenn Sie beispielsweise Wälder kartieren, fügen Sie Punkte für dichte und verstreute Bäume hinzu. Je mehr Beispiele, desto besser.
- Das Tool ist für die iterative Klassifizierung vorgesehen. Wenn die Ergebnisse in einem bestimmten Bereich falsch aussehen, setzen Sie dort weitere Punkte, um das KI-Modell zu korrigieren. Reduzieren Sie „nicht eindeutige“ Bereiche, indem Sie in diesen Bereichen mit Labels versehene Punkte hinzufügen.
- Die angezeigten Ergebnisse basieren auf den AlphaEarth Foundations Satellite Embeddings, einem funktionsreichen Dataset mit einer Auflösung von 10 Metern, das aus mehreren Satellitendatenquellen erstellt wurde. Während Sie die hochauflösende Grundkarte in Google Earth verwenden, um Punkte zu setzen, analysiert die KI die Landschaft im Maßstab von 10 Metern, um eine hohe Genauigkeit zu gewährleisten. Für optimale Ergebnisse sollten Sie Features mit Labels versehen, die Flächen abdecken, die größer als 10-Meter-Quadrate sind.Weitere Informationen zu AlphaEarth Foundations.
Beschränkungen
- Das früheste Jahr, für das Sie eine Klassifizierungsebene erstellen können, ist 2017.
- Das Tool generiert Klassifizierungen für 10-Meter-Quadrate. Objekte, die kleiner sind, z. B. geparkte Autos, Gartenschuppen und einzelne kleine Bäume, werden wahrscheinlich nicht erkannt und klassifiziert.