変化検出ツール track_changes を使用すると、地球の表面の変化をすばやく特定して視覚化できます。
このツールは、違いを手動で検索するのではなく、AI モデルを使用して 2 つの異なる年の地理空間データを比較します。都市開発や環境、農業の変化などの変化の領域をハイライト表示するヒートマップが自動的に生成されます。
このヒートマップを使用して、関心のあるエリアを特定し、過去の画像や過去のストリートビューを使用して、どのような変化が起きたのかを把握できます。
仕組み
変化検出ツールは、地理空間データ全体の固有のパターンを理解する特殊なグローバル AI モデルである AlphaEarth Foundations Satellite Embedding データセットを利用します。標準の過去の画像では、日付を切り替えて違いを確認する必要がありますが、この新しいツールでは、その作業を自動で行うことができます。AI を使用して複数の衛星データ ストリームと地理空間データ ストリームをブレンドし、2 年間の変化を定量化します。
このツールはピクセル単位で変化を計算し、その結果のレイヤは、10 m の解像度で、2 年間に変化が発生した場所を可視化します。
過去の画像との変化を検出する
変化の検出ツールと過去の画像ツールを使い分けることが、分析を成功させる鍵となります。detect change を使用して前年比の変化を検出すると、ピクセル単位の精度が得られますが、過去の画像は変化の性質を特定するための重要なツールです。両方を組み合わせて使用すると、1 つのワークフローで大まかな検出から詳細な視覚的ベリフィケーションに移行できます。
| 変更の検出 | 過去のイメージ | |
|---|---|---|
| 変更検出機能 | 地理空間エンベディングを使用した自動変更検出 | 変更の手動による目視検査 |
| 画像 | 光学、マルチスペクトル、熱、レーダー画像などのマルチモーダル エンベディング | 利用可能な最良の視覚的イメージの光学合成 |
| 空間解像度 | 一貫した 10 m 解像度のグローバル エンベディング | 15 m（衛星）～ 0.15 m（高解像度航空写真） |
| 時間的頻度 | 年単位の間隔のみ | 不定期の間隔（粒度は月単位） |
| 時間範囲 | 2017-2025 | 場所によって異なりますが、一般的には 2017 年より前の画像と、現在までの画像の一部が含まれています |
カスタム変更検出レイヤを生成する
- Google Earth で既存のプロジェクトを開くか、新しいプロジェクトを作成します。
[
] をクリックします。過去の画像を表示 track_changes 変更を検出または [ツール] [変更を検出] をクリックすると、ツールのダイアログが開きます。
関心のある地域を囲むポリゴンを描画するか、既存のポリゴンを選択して開始します。
- 地図上のポイントを選択して、関心のある地域を描画します。
- 地点を削除するには、右上の [元に戻す] 元に戻す をクリックします。
- 対象領域を再描画するには、[更新] [新規開始] をクリックします。
比較する 2 つの年を選択します。このツールは、2017 年から 2025 年までの年単位の間隔をサポートしています。
[レイヤを作成] を選択して、分析プロセスを開始します。最大 200 km2（50,000 エーカー）のエリアのレイヤを作成できます。
分析が完了すると、データレイヤがプロジェクトの [地図のコンテンツ] パネルに追加されます。このデータレイヤは、2 年間で変化が検出された領域を示すヒートマップです。
- 新しいデータレイヤを選択して、右側にインスペクタ パネルを開きます。変更検出データレイヤを管理してスタイルを設定する方法をご確認ください。
結果を検証する
変化の検出ツールで使用されている AI モデルは、さまざまな種類の衛星データと地理空間データソースを組み合わせているため、ワークフローに関連しない変化や、画像で確認できない変化（土壌水分の変化、洪水、バイオマスの変化など）がハイライト表示されることがあります。Google Earth のビジュアル ツールを使用して調査結果を確認することをおすすめします。
- 過去の画像: 過去の画像に切り替えて、比較対象の 2 年間の高解像度スナップショットを表示し、変化の種類が関連していることを確認します。
- 過去のストリートビュー: ストリートビューを使用して地上レベルに移動し、変更の内容を確認します（たとえば、検出された変更が新しい倉庫か、森林の伐採かを確認します）。