从几个月到近实时,谷歌土地监测工具可以快速量化地表变化

6月9日,谷歌公司宣布,它们新发布的名为Dynamic World的新工具将会近乎实时地显示地球表面特征。

该工具使用了卫星图像和深度学习技术以开发高分辨率的土地覆盖地图,显示哪些土地有树木,农作物或水等。此外,Dynamic World每天可以产生5000张图像,而使用的数据可以近至两天前——与此同时,目前的全球土地覆盖地图可能需要几个月的时间来绘制。

卫星图像显示,在2021年8月14日开始,卡尔多大火烧毁了221775英亩土地后,加利福尼亚州埃尔多拉多县的土地从绿色表示的树木变为黄色表示的灌木/灌木丛

对土地的了解将比以往任何时候都要详细

Dynamic World由谷歌与世界资源研究所(WRI)合作创建,目的是将卫星图像转化为更有用的信息,以量化地球表面的变化。

基于Google 地球引擎和人工智能平台的支持,Dynamic world能够以十米分辨率提供近乎实时的、全球土地覆被数据,提供前所未有的关于陆地特征及其使用方式的详细信息。比如亚马逊的森林覆盖、亚洲的农业用地、欧洲的城市发展和北美的季节性水资源变化。

Dynamic world显示图像

谷歌表示,Dynamic World使用人工智能和云计算来检测不同土地覆盖类型。在做前期标注时,标注者们在项目中使用密集标记,而非单个像素标签,最小映射单元为50×50 m (5×5像素)。这在保证准确性的同时降低了标注的难度。

纽约及周边地区动态截图,红色为建成区

在谷歌看来,这种对土地使用方式的监测可以帮助公共决策者了解世界土地上正在发生的事情。有了这些资料,他们就可以制定保护、管理和恢复土地的计划,并使用警报系统来监督保护计划的实施。

近乎实时、定期更新

在过往的土地监测中,通常需要数月的事件时间生成土地覆盖地图。Dynamic World 的出现则大大提速了这一过程。这意味着中Dynamic World中的土地覆被数据不仅更详细,且不受时间限制。可以使科学家和政策制定者在几天内检测和量化全球各地发生的突发事件,例如暴风雪或火山爆发。

Dynamic World允许研究人员根据AI模型输出、构建自己的地图。研究人员可以将本地信息与Dynamic World的数据相结合,以生成新地图,例如具体日期的作物收成情况。

高级项目经理Tanya Birch表示,“我们很高兴能有科学家、研究人员、政府和公司使用这个开放的、免费的实时地图。我们可以共同做出更明智的决定,以保护、管理和恢复我们的森林、自然和生态系统。”

世界资源研究所副总裁Craig Hanson也表示:“全球土地流失迫使我们寻找更智能、更高效、更可持续的土地利用方式。如果我们想在利用土地的同时保护自然、恢复植被,那么我们需要对地球上的每一公顷土地进行可信的,近乎实时的监测。”

综合/编译:实习生韩艳燕 南都记者胡耕硕

谷歌发布深度学习工具和卫星数据集,实时显示地球表面的植被

Google周四宣布,该公司的一个新数据集能够近乎实时地显示地球表面的特征。这个名为”Dynamic World”的工具使用深度学习和卫星图像来制作出一个高分辨率的土地覆盖图,显示哪些土地有树木、作物或水等特征。

土地覆盖图通常需要很长的时间来制作,而且在拍摄图像和公布数据之间存在很大的差距。它们通常也没有对某一地区的地面情况进行详细分类–例如,一个城市会被归类为”built-up”(一种对人类改变的景观的称呼),即使有大片的公园绿地也是如此。

Google表示,Dynamic World对每1100平方英尺的土地覆盖类型进行分类。它显示了这些区域被九种覆盖类型之一所覆盖的可能性:水、湿地、建筑区、树木、农作物、裸地、草地、灌木/灌丛和雪/冰。Google在《自然-科学数据》上发表的一篇论文中详细介绍了其与世界资源研究所共同开发的系统。

例如,上述纽约市的截图显示,该地区的大部分地区都是建筑群(红色)。但在城市的主要公园里,有一些草地(绿色)和灌木/灌丛(黄色)。

Dynamic World模型每天生成5000多张图片,土地覆盖数据不断更新。这让研究人员和政策制定者迅速看到火灾或飓风等事件的影响,帮助更好地应对变化。

加利福尼亚州埃尔多拉多县的土地在2021年8月的卡尔多火灾前是绿色的树木,火灾后是黄色的灌木/灌丛。

世界资源研究所负责食品、森林、水和海洋的副总裁克雷格-汉森(Craig Hanson)在Google的公告中表示:”如果世界要从土地上生产所需的东西,保护剩下的自然,并恢复一些已经失去的东西,我们需要对地球上的每一公顷土地进行可信的、接近实时的监测。”