변경 감지 도구 track_changes 를 사용하여 시간에 따른 지표면의 변화를 빠르게 식별하고 시각화합니다.
이 도구는 차이점을 수동으로 검색하는 대신 AI 모델을 사용하여 서로 다른 두 연도의 지리 공간 데이터를 비교합니다. 도시 개발 또는 환경 및 농업 변화와 같은 변화 영역을 강조 표시하는 히트맵을 자동으로 생성합니다.
그런 다음 이 히트맵을 사용하여 관심 영역을 식별하고 과거 이미지 또는 과거 스트리트 뷰를 사용하여 발생한 변경 유형을 탐색하고 이해할 수 있습니다.
작동 방식
변경 감지 도구는 지리 공간 데이터 전반에서 고유한 패턴을 이해하는 특수 전역 AI 모델인 AlphaEarth Foundations Satellite Embedding dataset, a specialized global AI model that understands unique patterns across geospatial data를 활용합니다. 차이점을 확인하기 위해 날짜 간에 시각적으로 전환해야 하는 표준 과거 이미지와 달리 이 새로운 도구는 사용자를 대신하여 어려운 작업을 수행합니다. AI를 사용하여 여러 위성 및 지리 공간 데이터 스트림을 함께 혼합하여 두 연도 간의 변화를 정량화합니다.
이 도구는 픽셀 수준에서 변화를 계산하고 결과 레이어는 해당 두 연도 사이에 10미터 해상도로 변화가 발생한 위치를 시각화합니다.
변경 감지 대 과거 이미지
변경 감지 도구와 과거 이미지 도구의 차이점을 이해하는 것이 분석을 성공적으로 수행하는 데 중요합니다. 변경 감지를 사용하여 연간 변화를 감지하면 픽셀 수준의 정밀도를 제공하지만 과거 이미지는 변화의 특성을 파악하는 데 중요한 도구로 남아 있습니다. 두 도구를 함께 사용하면 단일 워크플로에서 높은 수준의 감지에서 세분화된 시각적 검증으로 이동할 수 있습니다.
| 변경 감지 | 과거 이미지 | |
|---|---|---|
| 변경 감지 기능 | 지리 공간 임베딩을 사용한 자동 변경 감지 | 변경에 대한 수동 시각적 검사 |
| 이미지 | 광학, 다중 스펙트럼, 열, 레이더 이미지를 비롯한 멀티모달 임베딩 | 사용 가능한 최적의 시각적 이미지의 광학 합성 |
| 공간 해상도 | 일관된 10m 해상도 전역 임베딩 | 15m (위성)에서 0.15m (고해상도 항공 사진) 범위 |
| 시간적 빈도 | 연간 간격만 | 불규칙한 간격 (세분성은 월별일 수 있음) |
| 시간 범위 | 2017-2025 | 위치에 따라 다름, 일반적으로 2017년 이전 및 일부 이미지는 현재까지 |
맞춤 변경 감지 레이어 생성
- Google 어스에서 기존 프로젝트를 열거나 새 프로젝트를 만듭니다.
과거 이미지 표시
track_changes
변경 감지 또는 도구 변경 감지를 클릭하면
도구의 대화상자가 열립니다.- 관심 영역 주위에 다각형을 그리거나 기존 다각형을 선택하여 시작합니다.
- 지도에서 점을 선택하여 관심 영역을 그립니다.
- 점을 삭제하려면 오른쪽 상단에서 실행취소 실행취소를 클릭합니다.
- 관심 영역을 다시 그리려면 새로고침 새로 시작을 클릭합니다.
- 비교할 두 연도를 선택합니다. 이 도구는 2017년과 2025년 사이의 연간 간격을 지원합니다.
- 레이어 만들기 를 선택하여 분석 프로세스를 시작합니다. 최대 200km2 (50,000에이커)의 영역에 레이어를 만들 수 있습니다.
- 분석이 완료되면 데이터 레이어가 프로젝트의 지도 콘텐츠 패널에 추가됩니다. 이 데이터 레이어는 두 연도 사이에 변화가 감지된 영역을 보여주는 히트맵입니다.
- 새 데이터 레이어를 선택하여 오른쪽에 검사기 패널을 엽니다. 변경 감지 데이터 레이어를 관리하고 스타일을 지정하는 방법을 알아보세요.
결과 확인
변경 감지 도구의 기반이 되는 AI 모델은 여러 유형의 위성 및 지리 공간 데이터 소스를 결합하므로 워크플로와 관련이 없거나 이미지에 표시되지 않을 수 있는 변화 영역이 강조 표시될 수 있습니다 (예: 토양 수분 변화, 홍수, 바이오매스 변화 등). Google 어스의 시각적 도구를 사용하여 결과를 확인하는 것이 좋습니다.
- 과거 이미지: 과거 이미지로 전환하여 두 비교 연도의 고해상도 스냅샷을 확인하고 변화 유형이 관련성이 있는지 확인합니다.
- 과거 스트리트 뷰: 스트리트 뷰를 사용하여 지상 으로 이동하여 변화의 특성을 확인합니다 (예: 감지된 변화가 새 창고인지 아니면 벌목된 숲인지 확인).