Google發布深度學習工具與衛星數據集實時顯示地球表面的植被情況
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Google發布深度學習工具與衛星數據集實時顯示地球表面的植被情況

Google周四宣布,該公司的一個新數據集能夠近乎實時地顯示地球表面的特徵。這個名為"Dynamic World"的工具使用深度學習和衛星圖像來製作出一個高解析度的土地覆蓋圖,顯示哪些土地有樹木、作物或水等特徵。

衛星圖像來製作出一個高解析度的土地覆蓋圖,顯示哪些土地有樹木、作物或水等

土地覆蓋圖通常需要很長的時間來製作,而且在拍攝圖像和公布數據之間存在很大的差距。它們通常也沒有對某一地區的地面情況進行詳細分類--例如,一個城市會被歸類為"built-up"(一種對人類改變的景觀的稱呼),即使有大片的公園綠地也是如此。

Google表示,Dynamic World對每1100平方英尺的土地覆蓋類型進行分類。它顯示了這些區域被九種覆蓋類型之一所覆蓋的可能性:水、濕地、建築區、樹木、農作物、裸地、草地、灌木/灌叢和雪/冰。Google在《自然-科學數據》上發表的一篇論文中詳細介紹了其與世界資源研究所共同開發的系統。

球表面的特徵。這個名為"DynamicWorld"的工具使用深度學習和

例如,上述紐約市的截圖顯示,該地區的大部分地區都是建築群(紅色)。但在城市的主要公園裡,有一些草地(綠色)和灌木/灌叢(黃色)。

Dynamic World模型每天生成5000多張圖片,土地覆蓋數據不斷更新。這讓研究人員和政策制定者迅速看到火災或颶風等事件的影響,幫助更好地應對變化。

Google周四宣布,該公司的一個新數據集能夠近乎實時地顯示地

加利福尼亞州埃爾多拉多縣的土地在2021年8月的卡爾多火災前是綠色的樹木,火災後是黃色的灌木/灌叢。

世界資源研究所負責食品、森林、水和海洋的副總裁克雷格-漢森(Craig Hanson)在Google的公告中表示:"如果世界要從土地上生產所需的東西,保護剩下的自然,並恢復一些已經失去的東西,我們需要對地球上的每一公頃土地進行可信的、接近實時的監測。"

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