11. August 2025
Google AlphaEarth erstellt globale Karten aus verschiedenen Beobachtungsdaten, um Umweltveränderungen zu verfolgen, Katastrophenhilfe zu leisten und die Entscheidungsfindung zu verbessern.
AlphaEarth Foundations, das am 30. Juli 2025 vorgestellt wurde, ist ein von Google DeepMind entwickeltes Modell für geografische Grundlagen. Es ist eines der Highlights der jüngsten Google-KI-Neuigkeiten und wurde entwickelt, um die Arbeit mit globalen Erdbeobachtungsdaten schneller, klarer und zuverlässiger zu machen.
AlphaEarth Foundations wird auf Milliarden von Datenpunkten aus Satellitenbildern, Radar, LiDAR (Light Detection and Ranging), Höhenmodellen und Klimasimulationen trainiert. Mit dieser breiten Palette von Eingaben erstellt es jährliche Ansichten des Planeten mit einer Auflösung von 10 Metern.
Einfach ausgedrückt bedeutet dies, dass klare, konsistente Karten der Erdoberfläche erstellt werden können, selbst in schwer einsehbaren Gebieten, so dass Veränderungen von Land, Wasser und Klima leichter zu erkennen und über die Zeit zu verfolgen sind. Diese Schnappschüsse sind jetzt über Google Earth Engine, die Cloud-Plattform von Google für Geodaten, verfügbar.
In diesem Artikel werfen wir einen Blick darauf, wie AlphaEarth Foundations KI für Google Earth Engine nutzt, um reale Erdbeobachtungsprojekte zu unterstützen.
AlphaEarth Foundations bietet eine neue Möglichkeit, unseren Planeten durch ein kontinuierliches und dynamisches System zu verstehen. Anstatt jedes Bild einzeln zu betrachten, erstellt das neue KI-Modell ein einheitliches, strukturiertes Bild der Erdoberfläche in Raum und Zeit.
Um diese Ansicht zu erstellen, stützt sie sich auf eine Vielzahl von Quellen, darunter Satellitenbilder, Höhenkarten, Klimamodelle und Berichte über die biologische Vielfalt. Auf diese Weise kann es Veränderungen in der Umwelt aufspüren und die Gründe dafür analysieren.
Insbesondere kann AlphaEarth zeigen, wie sich die Landschaften der Erde im Laufe der Jahre verändern. Diese Schnappschüsse werden mithilfe von Einbettungen erstellt, die kompakte Zusammenfassungen dessen sind, was das Modell über jeden Ort gelernt hat.
Eine Sammlung dieser Einbettungen ist über den Datensatz "Satelliteneinbettung" von Google Earth Engine verfügbar. Sie werden bereits in Bereichen wie Waldbrandbekämpfung, Stadtplanung und Landüberwachung eingesetzt. Dies hilft Forschern und Entscheidungsträgern, Satellitendaten in nützliche Erkenntnisse umzuwandeln.
Ein wesentlicher Vorteil von AlphaEarth Foundations ist, dass es die Untersuchung langfristiger Veränderungen auf unserem Planeten erleichtert. Es funktioniert auch in schwierigen Gebieten, in denen Daten fehlen oder Wolken häufig die Satellitenbilder blockieren. Im Amazonas-Regenwald zum Beispiel, wo die Bewölkung ein ständiges Problem ist, kann AlphaEarth dennoch Landveränderungen erkennen, indem es von Mustern auf der ganzen Welt lernt.
In Benchmark-Tests reduzierte es die Fehlklassifizierungsfehler um fast 24 % und benötigte 16 Mal weniger Speicherplatz pro Einbettung. Interessant ist, dass dieses neue KI-Modell nicht für jede Anwendung neu trainiert werden muss.
Es ist effizient und anpassungsfähig für verschiedene Regionen und Herausforderungen. Das liegt daran, dass AlphaEarth universelle Einbettungen erzeugt, kompakte, informationsreiche Zusammenfassungen jedes Standorts, die direkt für viele Arten von Analysen verwendet werden können, ohne dass das gesamte Modell neu erstellt werden muss.
Bislang wurde das neue KI-Modell von Google Earth zur Überwachung von Landveränderungen in mehr als 100 Ländern eingesetzt, darunter tropische Wälder, arktische Regionen und expandierende Städte. Diese Erkenntnisse werden genutzt, um eine intelligentere Planung und fundiertere Klimaentscheidungen zu unterstützen.
Mit Satellitenbildern lassen sich zwar detaillierte Ansichten der Erdoberfläche erfassen, doch ist es nicht immer einfach, diese Bilder in aussagekräftige Erkenntnisse umzuwandeln. AlphaEarth Foundations nutzt Computer Vision, einen Zweig der KI, der es Maschinen ermöglicht, visuelle Informationen zu interpretieren, um Muster in Land, Vegetation und Gelände zu erkennen und zu analysieren.
Hier sehen Sie, wie das Modell verschiedene Computer-Vision-Aufgaben bei der Erdbeobachtung anwendet:
Nachdem wir nun besser verstanden haben, wie die KI für die neuen Erdbeobachtungstechnologien von Google funktioniert, wollen wir nun die realen Anwendungen von AlphaEarth Foundations untersuchen.
Überall in den USA werden in den Städten Wälder gepflanzt, um die Hitze zu reduzieren, die Umweltverschmutzung zu absorbieren und die öffentliche Gesundheit zu fördern. Doch die genaue Bestimmung, wo Bäume stehen und wo nicht, kann schwierig sein. In dichten Stadtvierteln und engen Straßen bleibt die Begrünung auf Satellitenbildern oder herkömmlichen Erhebungen oft unentdeckt.
AlphaEarth verwendet jedoch Satelliten-, Höhen- und Umweltdaten, um den Baumbestand detailliert zu kartieren. Um dieses neue KI-Google-Modell zu testen, verwendeten die Forscher über 45.000 Baumdaten von iNaturalist.
Sie konzentrierten sich auf 39 häufige Baumgattungen (Gruppen eng verwandter Arten), die in allen US-Bundesstaaten, einschließlich Alaska und Hawaii, vorkommen. Die Daten wurden bereinigt und in Trainings- und Testsätze aufgeteilt, wobei 300 Proben pro Gattung zum Training und der Rest zum Testen verwendet wurden.
Das Modell hat den Baumbestand anhand von Satelliten-, Höhen- und Umweltdaten genau kartiert und zeigt, dass es Lücken füllen kann, die bei herkömmlichen Erhebungen entstehen. Diese Erkenntnisse können Städten wie Detroit, New York und Phoenix dabei helfen, bessere Entscheidungen darüber zu treffen, wo Bäume gepflanzt, Stadtviertel gekühlt und die lokale Artenvielfalt gefördert werden sollen.
Das kanadische Ernteinventar hängt in hohem Maße von Beobachtungen auf Feldebene ab, insbesondere in Gebieten ohne Ernteversicherungsaufzeichnungen (offizielle Berichte über Art, Standort und Anbaufläche der Kulturen, die für landwirtschaftliche Versicherungsprogramme gesammelt werden). Diese Windschutzscheibenerhebungen, die oft von fahrenden Fahrzeugen aus durchgeführt werden, dienen der Erfassung wichtiger Kulturen wie Getreide, Ölsaaten, Obst und Futterpflanzen.
Da jedoch einige Kulturpflanzenarten häufiger erfasst werden als andere, können die Daten uneinheitlich sein und lassen sich nur schwer in zuverlässige, großmaßstäbliche Karten umwandeln. Um diese Probleme zu umgehen, kann AlphaEarth sowohl eine hochgradige als auch eine feinkörnige Pflanzenklassifizierung auf der Grundlage von Daten von Erdbeobachtungssatelliten unterstützen.
Sie kann Kulturen in breite Kategorien wie Getreide oder Ölsaaten einteilen. In Regionen, in denen detaillierte Erhebungsdaten verfügbar sind, können auch bestimmte Arten wie Sommerweizen, Mais oder Luzerne identifiziert werden. Dieser zweistufige Ansatz sorgt für ein ausgewogenes Verhältnis zwischen Abdeckung und Detailgenauigkeit und bietet ein klareres Bild über den Anbau in ganz Kanada.
Erkundung globaler Terrains mit KI für die Google Earth-Technologie
Die Antarktis ist einer der am schwersten zu kartographierenden Orte der Erde, mit extremen Wetterbedingungen, konstanter Schneedecke und eingeschränkter Satellitensicht. Dies führt zu Lücken in unserem Verständnis der Gletscher, des freigelegten Gesteins und der Veränderung der Landschaft im Laufe der Zeit.
Durch die Kombination von Satellitenbildern mit Radar- und Höhendaten erstellt AlphaEarth jedes Jahr konsistente Karten der Antarktis, selbst in Gebieten mit eingeschränkter Sicht. Es kann fehlende Details ergänzen und Geländekarten mit einer Auflösung von 10 Metern erstellen, die den Forschern helfen, Gletscher, Oberflächentexturen und schneebedecktes Land genauer zu verfolgen.
Hier sind einige der wichtigsten Vorteile, die das neue KI-Modell, AlphaEarth Foundations, für Erdbeobachtungs- und Stadtplanungsanwendungen bietet:
Obwohl AlphaEarth zuverlässige Unterstützung für verschiedene Bereiche bietet, sind hier einige Einschränkungen zu beachten:
Die AlphaEarth Foundation hilft Forschern, Planern und politischen Entscheidungsträgern, den Planeten auf neue Weise zu sehen. Das neue KI-Modell von Google kann rohe Satellitendaten in strukturierte, zuverlässige Informationen umwandeln, die bessere Entscheidungen in Bereichen wie Klimawissenschaft, Landwirtschaft und Stadtentwicklung ermöglichen. Durch die Weiterentwicklung der Erdbeobachtung wird es einfacher, die Veränderungen auf unserem Planeten im Laufe der Zeit zu überwachen und zu verstehen.
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