11. August 2025
Google AlphaEarth erstellt globale Karten aus verschiedenen Beobachtungsdaten, um Umweltveränderungen track , 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 und wurde entwickelt, um die Arbeit mit globalen Erdbeobachtungsdaten schneller, klarer und zuverlässiger zu machen.
AlphaEarth Foundations wird mit Milliarden von Datenpunkten aus Satellitenbildern, Radar, LiDAR (Light Detection and Ranging), Höhenmodellen und Klimasimulationen trainiert. Anhand 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 track sind. Diese Schnappschüsse sind jetzt über Google Earth Engine, die Cloud-Plattform von Googlefür 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 separat zu betrachten, erstellt das neue KI-Modell ein einheitliches, strukturiertes Bild der Erdoberfläche über Raum und Zeit hinweg.
Um diese Ansicht zu erstellen, greift sie auf eine Vielzahl von Quellen zurück, darunter Satellitenbilder, Höhenkarten, Klimamodelle und Berichte über die Artenvielfalt. Dies hilft ihr, Veränderungen in der Umwelt zu erkennen und die Gründe dafür zu analysieren.
Insbesondere kann AlphaEarth zeigen, wie sich die Landschaften der Erde im Laufe der Jahre verändern. Diese Momentaufnahmen werden mithilfe von Embeddings erstellt, bei denen es sich um kompakte Zusammenfassungen dessen handelt, was das Modell über jeden Standort 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 besteht darin, dass es die Untersuchung langfristiger Veränderungen unseres Planeten erleichtert. Es funktioniert auch in schwierigen Gebieten gut, in denen Daten fehlen oder Wolken oft die Satellitenansicht versperren. Zum Beispiel kann AlphaEarth im Amazonas-Regenwald, wo die Wolkendecke ein ständiges Problem darstellt, immer noch Landveränderungen erkennen, indem es aus Mustern auf der ganzen Welt lernt.
In Benchmark-Tests reduzierte es die Fehlklassifizierungsfehler um fast 24 % und benötigte 16-mal weniger Speicherplatz pro Einbettung. Interessanterweise muss dieses neue KI-Modell nicht für jede Anwendung neu trainiert werden.
Sie ist effizient und anpassungsfähig an verschiedene Regionen und Herausforderungen. Dies liegt daran, dass AlphaEarth allgemeine Einbettungen erzeugt, kompakte, informationsreiche Zusammenfassungen jedes Standorts, die direkt für viele Arten von Analysen verwendet werden können, ohne das gesamte Modell neu aufzubauen.
Bislang wurde das neue KI-Modell 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 detect und zu analysieren.
Hier wird beschrieben, wie das Modell verschiedene Computer-Vision-Aufgaben auf die Erdbeobachtung anwendet:
Nachdem wir nun besser verstanden haben, wie die KI für die neuen Erdbeobachtungstechnologien von Googlefunktioniert, wollen wir nun die realen Anwendungen von AlphaEarth Foundations untersuchen.
In den USA bauen Städte zunehmend städtische Wälder an, um die Hitze zu reduzieren, die Umweltverschmutzung zu absorbieren und die öffentliche Gesundheit zu fördern. Aber genau zu bestimmen, wo sich Bäume befinden und wo nicht, kann eine Herausforderung sein. In dicht besiedelten Stadtteilen und engen Straßen bleibt Grün oft auf Satellitenbildern oder bei traditionellen Erhebungen unentdeckt.
AlphaEarth verwendet jedoch Satelliten-, Höhen- und Umweltdaten, um den Baumbestand detailliert zu kartieren. Um dieses neue Google zu testen, verwendeten die Forscher über 45.000 Baumdatensätze von iNaturalist.
Sie konzentrierten sich auf 39 gängige Baumgattungen (Gruppen eng verwandter Arten), die in allen US-Bundesstaaten vorkommen, einschließlich Alaska und Hawaii. Die Daten wurden bereinigt und in Trainings- und Testdatensätze aufgeteilt, wobei 300 Stichproben pro Gattung für das Training und der Rest für das Testen verwendet wurden.
Das Modell kartierte die Baumbedeckung anhand von Satelliten-, Höhen- und Umweltdaten genau und zeigte, dass es Lücken füllen kann, die von traditionellen Erhebungen hinterlassen wurden. Diese Erkenntnisse können Städten wie Detroit, New York und Phoenix helfen, bessere Entscheidungen darüber zu treffen, wo Bäume gepflanzt, Stadtteile gekühlt und die lokale Artenvielfalt unterstützt werden können.
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 track wichtiger Kulturen wie Getreide, Ölsaaten, Obst und Futterpflanzen.
Da jedoch einige Getreidesorten häufiger erfasst werden als andere, können die Daten uneinheitlich und schwer in zuverlässige, großflächige Karten umzuwandeln sein. Um diese Probleme zu umgehen, kann AlphaEarth sowohl hochauflösende als auch feinkörnige Ernteklassifizierungen auf der Grundlage von Daten von Erdbeobachtungssatelliten unterstützen.
Sie kann Feldfrüchte in grobe Kategorien wie Getreide oder Ölsaaten einteilen. In Regionen, in denen detaillierte Erhebungsdaten verfügbar sind, kann sie auch spezifische Arten wie Sommerweizen, Mais oder Luzerne identifizieren. Dieser zweistufige Ansatz gleicht Abdeckung mit Detailgenauigkeit aus und bietet ein klareres Bild davon, was in Kanada angebaut wird.
Erkundung globaler Terrains mit KI für die Google Earth-Technologie
Die Antarktis ist einer der am schwersten zu kartierenden Orte der Erde, mit extremem Wetter, ständiger Schneedecke und begrenzter Satellitensichtbarkeit. Dies hinterlässt Lücken in unserem Verständnis ihrer Gletscher, des freiliegenden Gesteins und der Veränderungen 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 track .
Hier sind einige der wichtigsten Vorteile, die das neue KI-Modell AlphaEarth Foundations für Erdbeobachtungs- und Stadtplanungsanwendungen bietet:
Während AlphaEarth zuverlässigen Support in verschiedenen Bereichen 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 Googlekann 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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