Google 地球中的分类工具使用 AI 技术，通过定义地表覆盖类别，为给定区域创建自定义地图图层（“分类”）。无论您是想绘制不同作物类型的地图、跟踪森林覆盖率，还是区分城市社区，此工具都能将您的有标签样本转换为全覆盖地图。
运作方式
- 添加类别并提供示例：在地图上放置点，以告知工具该位置的内容（例如“森林”或“城市”）。这就像是根据您自己的定义，向 AI“传授”不同景观的外观。
- AI 分析：在后台，该工具会将您的点与 AlphaEarth Foundations 卫星嵌入数据集配对，该数据集是一个专门的全球 AI 模型，可理解卫星图像的独特模式。
- 预测性映射：机器学习模型（“随机森林”）会分析您所在区域内每个 10 米见方的区域。它会将这些方块与您的示例进行比较，并自动填充地图的其余部分。
生成自定义分类层
- 在 Google 地球中打开现有项目或创建新项目。
- 依次点击工具
分类。 在您感兴趣的区域周围绘制多边形，或选择现有多边形，即可开始。
- 在地图上点击多个点，绘制感兴趣的区域。
- 如需移除某个点，请点击撤消 撤消。
- 如需重新绘制感兴趣的区域，请点击刷新 重新开始。
选择 添加类别按钮，开始创建分类图层。
选择为新图层命名。
选择分类年份。
- 选择您要映射的年份。该工具会使用此时间段内的卫星数据进行分类，并假设您提供的所有样本点都反映了该年份的地面状况。
请为您的分类图层添加至少两个类别。
- 您可以输入自己的显示名称，并使用颜色设置分类样式。
- 详细了解如何设置数据层样式。
选择 完成以保存课程。
接下来，在地图上为您选择的类别放置样本点，向工具准确展示您要查找的内容。
- 请为每个类别放置至少三个样本点。
您可以定义自己的自定义类别，也可以从现有分类系统中选择类别。分类系统提供了一组标准化的预定义类别，让您能够与其他使用该分类系统的地图进行同类比较。
如需使用分类系统，请选择菜单 ，然后选择 list_alt 使用分类系统。
- 然后选择一个分类系统，并在该系统中搜索类别。选择要使用的课程，然后选择 完成进行添加。
- 您可以输入自己的显示名称并自定义颜色。
查看分类地图。地图会反映您选择的分类年份。
- 随着您添加样本点，图层会不断更新。
如果该工具对某个区域的分类不正确，或显示“不确定”区域，请再添加几个样本点来纠正其错误。模型会立即从新示例中学习，从而生成更准确的映射。
- 图例中显示的“不确定”类别表示模型需要更多信息才能区分不同类别的区域。这些像素会突出显示，以帮助您准确识别需要更多采样点的位置。
- 为这些地点提供标签后，图层便会更新。
创建完图层后，选择完成。
您可以通过选择图层检查器面板中的 修改按钮来更新图层。修改图层，为看起来不正确或不完整的区域添加更多样本点。这有助于模型生成更准确的映射。
关于如何做好映射的提示
- 地图的质量取决于您提供的点。为了获得最佳结果，您的点应涵盖每个类别的所有变化。选择各种不同的地点，这些地点代表了该类别在全年的各种不同示例。例如，如果您要绘制森林地图，请同时包含密集树木和分散树木的点。示例越多越好！
- 该工具旨在用于迭代分类。如果某个区域的结果看起来“不正确”，请在该区域放置更多点，以修正 AI 模型。通过在这些区域中添加带标签的点，减少“不确定”区域。
- 您看到的结果由 AlphaEarth Foundations 卫星嵌入提供支持，这是一个功能丰富的数据集，分辨率为 10 米，由多个卫星数据源制成。当您在 Google 地球中使用高分辨率底图放置点时，AI 会在 10 米嵌入比例下分析景观，以确保广泛的准确性。为获得最佳结果，请重点标注覆盖面积大于 10 平方米的特征。详细了解 AlphaEarth Foundations。
限制
- 您最早可以为 2017 年创建分类图层。
- 该工具会为 10 米见方的区域生成分类。小于此尺寸的对象（例如停放的汽车、后院棚屋和单棵小树）不太可能被检测和分类。