- डेटासेट की उपलब्धता
- 2017-01-01T00:00:00Z–2024-01-01T00:00:00Z
- डेटासेट उपलब्ध कराने वाली कंपनी
- Google Earth Engine Google DeepMind
- टैग
ब्यौरा
Google Satellite Embedding डेटासेट, दुनिया भर के जियोस्पेशल एम्बेडिंग का एक ऐसा कलेक्शन है जिसका इस्तेमाल विश्लेषण के लिए किया जा सकता है. इस डेटासेट में मौजूद हर 10 मीटर का पिक्सल, 64 डाइमेंशन वाला प्रज़ेंटेशन या "एम्बेडिंग वेक्टर" होता है. यह एक कैलेंडर साल में, पृथ्वी की निगरानी करने वाले अलग-अलग इंस्ट्रूमेंट और डेटासेट से मेज़र किए गए, उस पिक्सल और उसके आस-पास की सतह की स्थितियों की टाइमलाइन को एन्कोड करता है. पारंपरिक स्पेक्ट्रल इनपुट और इंडेक्स में, बैंड फ़िज़िकल मेज़रमेंट से जुड़े होते हैं. वहीं, एम्बेडिंग ऐसे फ़ीचर वेक्टर होते हैं जो अलग-अलग सोर्स और अलग-अलग मोड से मिले डेटा के बीच के संबंध को कम शब्दों में बताते हैं. इन्हें सीधे तौर पर समझना मुश्किल होता है, लेकिन ये ज़्यादा असरदार होते हैं.
इस डेटासेट में, ज़मीन की सतहों और कम गहरे पानी को शामिल किया गया है. इसमें इंटरटाइडल और रीफ़ ज़ोन, अंतर्देशीय जलमार्ग, और तटीय जलमार्ग शामिल हैं. सैटलाइट के ऑर्बिट और इंस्ट्रुमेंट कवरेज की वजह से, ध्रुवों पर कवरेज सीमित होता है.
इस कलेक्शन में ऐसी इमेज शामिल हैं जो करीब 163,840 मीटर x 163,840 मीटर के इलाके को कवर करती हैं. हर इमेज में 64 ��ैंड {A00, A01, …, A63} होते हैं. हर बैंड, 64 डाइमेंशन वाले एंबेडिंग स्पेस के हर ऐक्सिस के लिए होता है. सभी बैंड का इस्तेमाल, डाउनस्ट्रीम विश्लेषण के लिए किया जाना चाहिए. ऐसा इसलिए, क्योंकि ये सभी मिलकर एम्बेडिंग स्पेस में 64D कोऑर्डिनेट को दिखाते हैं. साथ ही, इनका अलग-अलग विश्लेषण नहीं किया जा सकता.
सभी इमेज, उनके लोकल यूनिवर्सल ट्रांसवर्स मरकेटर प्रोजेक्शन में जनरेट की जाती हैं. इसकी जानकारी UTM_ZONE प्रॉपर्टी से मिलती है. साथ ही, इनमें system:time_start और system:time_end प्रॉपर्टी होती हैं. इनसे एम्बेडिंग में शामिल कैलेंडर साल की जानकारी मिलती है. उदाहरण के लिए, साल 2021 के लिए एम्बेड की गई इमेज में system:start_time की वैल्यू ee.Date('2021-01-01 00:00:00') और system:end_time की वैल्यू ee.Date('2022-01-01 00:00:00') होगी.
ये एम्बेडिंग यूनिट-लेंथ की होती हैं. इसका मतलब है कि इनका मैग्नीट्यूड 1 होता है और इन्हें किसी अन्य नॉर्मलाइज़ेशन की ज़रूरत नहीं होती. साथ ही, इन्हें यूनिट स्फ़ियर में डिस्ट्रिब्यूट किया जाता है. इसलिए, ये क्लस्टरिंग एल्गोरिदम और ट्री-आधारित क्लासिफ़ायर के साथ इस्तेमाल करने के लिए सबसे सही होती हैं. एंबेडिंग स्पेस भी सालों तक एक जैसा रहता है. साथ ही, अलग-अलग सालों के एम्बेडिंग का इस्तेमाल, स्थिति में बदलाव का पता लगाने के लिए किया जा सकता है. इसके लिए, दो एम्बेडिंग वेक्टर के बीच डॉट प्रॉडक्ट या ऐंगल पर विचार किया जाता है. इसके अलावा, एम्बेडिंग को इस तरह से डिज़ाइन किया गया है कि उन्हें एक साथ जोड़ा जा सके. इसका मतलब है कि उन्हें एग्रीगेट करके, कम रिज़ॉल्यूशन वाली एम्बेडिंग बनाई जा सकती हैं. साथ ही, उन्हें वेक्टर अंकगणित के साथ बदला जा सकता है. इसके बावजूद, वे अपने सिमैंटिक मतलब और दूरी के संबंध को बनाए रखती हैं.
इन एम्बेडिंग को AlphaEarth Foundations ने बनाया है. यह एक जियोस्��ेशल एम्बेडिंग मॉडल है. यह ऑप्टिकल, रडार, LiDAR, और अन्य सोर्स सहित कई डेटा स्ट्रीम को एक साथ प्रोसेस करता है (ब्राउन, काज़मिएर्स्की, पास्क्वेरेला वगैरह, समीक्षा में).
रिप्रेज़ेंटेशन को कई सेंसर और इमेज से सीखा जाता है. इसलिए, एम्बेड किए गए रिप्रेजेंटेशन से, बादलों, स्कैन लाइनों, सेंसर आर्टफ़ैक्ट या डेटा के मौजूद न होने जैसी सामान्य समस्याओं को असरदार तरीके से कम किया जा सकता है. इससे, विश्लेषण के लिए तैयार की गई ऐसी सुविधाएं मिलती हैं जिन्हें सीधे तौर पर, क्लासिफ़िकेशन, रिग्रेशन, और बदलाव का पता लगाने के विश्लेषण में, पृथ्वी के अवलोकन से जुड़ी इमेज के अन्य सोर्स के लिए इस्तेमाल किया जा सकता है. हालांकि, कुछ बड़े पैमाने पर स्वैथ और डेटा की उपलब्धता से जुड़े आर्टफ़ैक्ट दिख सकते हैं. आम तौर पर, ये छोटे वेक्टर ऑफ़सेट होते हैं. साथ ही, इनसे आम तौर पर डाउनस्ट्रीम प्रोसेसिंग या नतीजों पर कोई खास असर नहीं पड़ता.
बैंड
पिक्सल का साइज़
10 मीटर
बैंड
| नाम | इकाइयां | कम से कम | सबसे ज़्यादा | पिक्सल का साइज़ | ब्यौरा |
|---|---|---|---|---|---|
A00 |
डाइमेंशनलेस | -1 | 1 | मीटर | यह एम्बेड किए जा रहे वेक्टर का 0वां ऐक्सिस है. |
A01 |
डाइमेंशनलेस | -1 | 1 | मीटर | यह एम्बेड किए जा रहे वेक्टर का पहला ऐक्सिस है. |
A02 |
डाइमेंशनलेस | -1 | 1 | मीटर | यह एम्बेड किए जा रहे वेक्टर का दूसरा ऐक्सिस है. |
A03 |
डाइमेंशनलेस | -1 | 1 | मीटर | एंबेड किए जा रहे वेक्टर का तीसरा ऐक्सिस. |
A04 |
डाइमेंशनलेस | -1 | 1 | मीटर | यह एम्बेड किए जा रहे वेक्टर का चौथा ऐक्सिस है. |
A05 |
डाइमेंशनलेस | -1 | 1 | मीटर | यह एम्बेड किए जा रहे वेक्टर की पांचवीं धुरी है. |
A06 |
डाइमेंशनलेस | -1 | 1 | मीटर | यह एम्बेड किए जा रहे वेक्टर की छठी धुरी है. |
A07 |
डाइमेंशनलेस | -1 | 1 | मीटर | यह एम्बेड किए जा रहे वेक्टर का सातवाँ ऐक्सिस है. |
A08 |
डाइमेंशनलेस | -1 | 1 | मीटर | यह एम्बेड किए जा रहे वेक्टर का आठवां ऐक्सिस है. |
A09 |
डाइमेंशनलेस | -1 | 1 | मीटर | यह एम्बेड किए जा रहे वेक्टर का नौवां ऐक्सिस है. |
A10 |
डाइमेंशनलेस | -1 | 1 | मीटर | यह एम्बेड किए जा रहे वेक्टर का 10वां ऐक्सिस है. |
A11 |
डाइमेंशनलेस | -1 | 1 | मीटर | यह एंबेड किए जा रहे वेक्टर का 11वां ऐक्सिस है. |
A12 |
डाइमेंशनलेस | -1 | 1 | मीटर | यह एम्बेड किए जा रहे वेक्टर का 12वां ऐक्सिस है. |
A13 |
डाइमेंशनलेस | -1 | 1 | मीटर | यह एम्बेड किए जा रहे वेक्टर का 13वां ऐक्सिस है. |
A14 |
डाइमेंशनलेस | -1 | 1 | मीटर | ���ह एम्बेड किए जा रहे वेक्टर का 14वां ऐक्सिस है. |
A15 |
डाइमेंशनलेस | -1 | 1 | मीटर | यह एम्बेड किए जा रहे वेक्टर का 15वां ऐक्सिस है. |
A16 |
डाइमेंशनलेस | -1 | 1 | मीटर | यह एम्बेड किए जा रहे वेक्टर का 16वां ऐक्सिस है. |
A17 |
डाइमेंशनलेस | -1 | 1 | मीटर | यह एम्बेड किए जा रहे वेक्टर का 17वां ऐक्सिस है. |
A18 |
डाइमेंशनलेस | -1 | 1 | मीटर | यह एम्बेड किए जा रहे वेक्टर की 18वीं ऐक्सिस है. |
A19 |
डाइमेंशनलेस | -1 | 1 | मीटर | एंबेड किए जा रहे वेक्टर का 19वां ऐक्सिस. |
A20 |
डाइमेंशनलेस | -1 | 1 | मीटर | यह एम्बेड किए जा रहे वेक्टर का 20वां ऐक्सिस है. |
A21 |
डाइमेंशनलेस | -1 | 1 | मीटर | यह एम्बेड किए जा रहे वेक्टर का 21वां ऐक्सिस है. |
A22 |
डाइमेंशनलेस | -1 | 1 | मीटर | यह एंबेड किए जा रहे वेक्टर का 22वां ऐक्सिस है. |
A23 |
डाइमेंशनलेस | -1 | 1 | मीटर | यह एम्बेड किए जा रहे वेक्टर का 23वां ऐक्सिस है. |
A24 |
डाइमेंशनलेस | -1 | 1 | मीटर | यह एम्बेडिंग वे��्टर का 24वां ऐक्सिस है. |
A25 |
डाइमेंशनलेस | -1 | 1 | मीटर | यह एम्बेड किए जा रहे वेक्टर का 25वां ऐक्सिस है. |
A26 |
डाइमेंशनलेस | -1 | 1 | मीटर | यह एम्बेड किए जा रहे वेक्टर का 26वां ऐक्सिस है. |
A27 |
डाइमेंशनलेस | -1 | 1 | मीटर | यह एम्बेड किए जा रहे वेक्टर का 27वां ऐक्सिस है. |
A28 |
डाइमेंशनलेस | -1 | 1 | मीटर | यह एम्बेड किए जा रहे वेक्टर का 28वां ऐक्सिस है. |
A29 |
डाइमेंशनलेस | -1 | 1 | मीटर | यह एम्बेड किए जा रहे वेक्टर का 29वां ऐक्सिस है. |
A30 |
डाइमेंशनलेस | -1 | 1 | मीटर | यह एम्बेड किए जा रहे वेक्टर का 30वां ऐक्सिस है. |
A31 |
डाइमेंशनलेस | -1 | 1 | मीटर | यह एम्बेड किए जा रहे वेक्टर का 31वां ऐक्सिस है. |
A32 |
डाइमेंशनलेस | -1 | 1 | मीटर | यह एम्बेड किए जा रहे वेक्टर का 32वां ऐक्सिस है. |
A33 |
डाइमेंशनलेस | -1 | 1 | मीटर | यह एम्बेड किए जा रहे वेक्टर का 33वां ऐक्सिस है. |
A34 |
डाइमेंशनलेस | -1 | 1 | मीटर | यह एम्बेड किए जा रहे वेक्टर का 34वां ऐक्सिस है. |
A35 |
डाइमेंशनलेस | -1 | 1 | मीटर | यह एम्बेड किए जा रहे वेक्टर का 35वां ऐक्सिस है. |
A36 |
डाइमेंशनलेस | -1 | 1 | मीटर | यह एम्बेड किए जा रहे वेक्टर का 36वां ऐक्सिस है. |
A37 |
डाइमेंशनलेस | -1 | 1 | मीटर | यह एम्बेड किए जा रहे वेक्टर का 37वां ऐक्सिस है. |
A38 |
डाइमेंशनलेस | -1 | 1 | मीटर | यह एम्बेड किए जा रहे वेक्टर का 38वां ऐक्सिस है. |
A39 |
डाइमेंशनलेस | -1 | 1 | मीटर | यह एम्बेड किए जा रहे वेक्टर का 39वां ऐक्सिस है. |
A40 |
डाइमेंशनलेस | -1 | 1 | मीटर | यह एम्बेड किए जा रहे वेक्टर का 40वां ऐक्सिस है. |
A41 |
डाइमेंशनलेस | -1 | 1 | मीटर | यह एम्बेड किए जा रहे वेक्टर का 41वां ऐक्सिस है. |
A42 |
डाइमेंशनलेस | -1 | 1 | मीटर | यह एम्बेड किए जा रहे वेक्टर का 42वां ऐक्सिस है. |
A43 |
डाइमेंशनलेस | -1 | 1 | मीटर | यह एम्बेड किए जा रहे वेक्टर का 43वां ऐक्सिस है. |
A44 |
डाइमेंशनलेस | -1 | 1 | मीटर | यह एम्बेड किए जा रहे वेक्टर का 44वां ऐक्सिस है. |
A45 |
डाइमेंशनलेस | -1 | 1 | मीटर | यह एम्बेड किए जा रहे वेक्टर का 45वां ऐक्सिस है. |
A46 |
डाइमेंशनलेस | -1 | 1 | मीटर | यह एम्बेड किए जा रहे वेक्टर का 46वां ऐक्सिस है. |
A47 |
डाइमेंशनलेस | -1 | 1 | मीटर | यह एम्बेड किए जा रहे वेक्टर का 47वां ऐक्सिस है. |
A48 |
डाइमेंशनलेस | -1 | 1 | मीटर | यह एम्बेड किए जा रहे वेक्टर का 48वां ऐक्सिस है. |
A49 |
डाइमेंशनलेस | -1 | 1 | मीटर | यह एम्बेड किए जा रहे वेक्टर का 49वां ऐक्सिस है. |
A50 |
डाइमेंशनलेस | -1 | 1 | मीटर | यह एम्बेड किए जा रहे वेक्टर का 50वां ऐक्सिस है. |
A51 |
डाइमेंशनलेस | -1 | 1 | मीटर | यह एम्बेड किए जा रहे वेक्टर का 51वां ऐक्सिस है. |
A52 |
डाइमेंशनलेस | -1 | 1 | मीटर | यह एम्बेड किए जा रहे वेक्टर का 52वां ऐक्सिस है. |
A53 |
डाइमेंशनलेस | -1 | 1 | मीटर | यह एम्बेड किए जा रहे वेक्टर का 53वां ऐक्सिस है. |
A54 |
डाइमेंशनलेस | -1 | 1 | मीटर | यह एम्बेड किए जा रहे वेक्टर का 54वां ऐक्सिस है. |
A55 |
डाइमेंशनलेस | -1 | 1 | मीटर | यह एम्बेड किए जा रहे वेक्टर का 55वां ऐक्सिस है. |
A56 |
डाइमेंशनलेस | -1 | 1 | मीटर | यह एम्बेड किए जा रहे वेक्टर की 56वीं ऐक्सिस है. |
A57 |
डाइमेंशनलेस | -1 | 1 | मीटर | यह एम्बेड किए जा रहे वेक्टर की 57वीं ऐक्सिस है. |
A58 |
डाइमेंशनलेस | -1 | 1 | मीटर | यह एम्बेड किए जा रहे वेक्टर की 58वीं ऐक्सिस है. |
A59 |
डाइमेंशनलेस | -1 | 1 | मीटर | यह एम्बेड किए जा रहे वेक्टर का 59वां ऐक्सिस है. |
A60 |
डाइमेंशनलेस | -1 | 1 | मीटर | यह एम्बेड किए जा रहे वेक्टर का 60वां ऐक्सिस है. |
A61 |
डाइमेंशनलेस | -1 | 1 | मीटर | यह एम्बेड किए जा रहे वेक्टर का 61वां ऐक्सिस है. |
A62 |
डाइमेंशनलेस | -1 | 1 | मीटर | यह एम्बेड किए जा रहे वेक्टर का 62वां ऐक्सिस है. |
A63 |
डाइमेंशनलेस | -1 | 1 | मीटर | यह एम्बेड किए जा रहे वेक्टर का 63वां ऐक्सिस है. |
इमेज की प्रॉपर्टी
इमेज प्रॉपर्टी
| नाम | टाइप | ब्यौरा |
|---|---|---|
| MODEL_VERSION | स्ट्रिंग | वर्शन स्ट्रिंग, इमेज बनाने के लिए इस्तेमाल किए गए मॉडल वर्शन की खास तौर पर पहचान करती है. |
| PROCESSING_SOFTWARE_VERSION | स्ट्रिंग | वर्शन स्ट्रिंग, मॉडल के ड��टा को प्रोसेस करने वाले सॉफ़्टवेयर की खास तौर पर पहचान करती है. इस सॉफ़्टवेयर का इस्तेमाल, इमेज बनाने के लिए किया जाता है. |
| UTM_ZONE | स्ट्रिंग | इमेज बनाने के लिए इस्तेमाल किए गए कोऑर्डिनेट रेफ़रंस सिस्टम का यूटीएम ज़ोन. |
| DATASET_VERSION | स्ट्रिंग | डेटासेट का वर्शन. |
उपयोग की शर्तें
इस्तेमाल की शर्तें
इस डेटासेट को CC-BY 4.0 के तहत लाइसेंस मिला है. इसके लिए, एट्रिब्यूशन के तौर पर यह टेक्स्ट देना ज़रूरी है: "इस डेटासेट को Google और Google DeepMind ने बनाया है."
Earth Engine की मदद से एक्सप्लोर करना
कोड एडिटर (JavaScript)
// Load collection. var dataset = ee.ImageCollection('GOOGLE/SATELLITE_EMBEDDING/V1/ANNUAL'); // Point of interest. var point = ee.Geometry.Point(-121.8036, 39.0372); // Get embedding images for two years. var image1 = dataset .filterDate('2023-01-01', '2024-01-01') .filterBounds(point) .first(); var image2 = dataset .filterDate('2024-01-01', '2025-01-01') .filterBounds(point) .first(); // Visualize three axes of the embedding space as an RGB. var visParams = {min: -0.3, max: 0.3, bands: ['A01', 'A16', 'A09']}; Map.addLayer(image1, visParams, '2023 embeddings'); Map.addLayer(image2, visParams, '2024 embeddings'); // Calculate dot product as a measure of similarity between embedding vectors. // Note for vectors with a magnitude of 1, this simplifies to the cosine of the // angle between embedding vectors. var dotProd = image1 .multiply(image2) .reduce(ee.Reducer.sum()); // Add dot product to the map. Map.addLayer( dotProd, {min: 0, max: 1, palette: ['white', 'black']}, 'Similarity between years (brighter = less similar)' ); Map.centerObject(point, 12); Map.setOptions('SATELLITE');