Google AlphaEarth, küresel haritalama için gözlem verilerini kullanıyor

30 Temmuz 2025'te tanıtılan AlphaEarth Foundations, Google DeepMind tarafından geliştirilen jeo-uzamsal bir temel modeldir. Son dönemdeki Google AI haberlerinin öne çıkanlarından biridir ve küresel Dünya gözlem verileriyle çalışmayı daha hızlı, anlaşılır ve güvenilir hâle getirmek için tasarlanmıştır.

AlphaEarth Foundations; uydu görüntüleri, radar, LiDAR (ışık algılama ve mesafe ölçümü), yükselti modelleri ve iklim simülasyonlarından elde edilen milyarlarca veri noktasıyla eğitilmiştir. Bu geniş girdi yelpazesini kullanarak gezegenin her yıl güncellenen, 10 metre çözünürlüklü görünümlerini oluşturur.

Basitçe söylemek gerekirse bu, görünürlüğün zor olduğu bölgelerde bile Dünya yüzeyinin net ve tutarlı haritalarını üretebildiği anlamına gelir; böylece kara, su ve iklim değişikliklerini tespit etmek ve zaman içinde izlemek kolaylaşır. Bu anlık görüntüler artık Google'ın jeo-uzamsal veri bulut platformu Google Earth Engine üzerinden sunuluyor.

Bu makalede, AlphaEarth Foundations'ın gerçek dünyadaki Dünya gözlem projelerini desteklemek için Google Earth Engine'de yapay zekâyı nasıl kullandığına bakacağız.

AlphaEarth: Google'ın Dünya gözlemi için yeni yapay zekâ modeli#

AlphaEarth Foundations, sürekli ve dinamik bir sistem aracılığıyla gezegenimizi anlamanın yeni bir yolunu sunar. Yeni yapay zekâ modeli, her görüntüyü ayrı ayrı incelemek yerine Dünya yüzeyinin hem mekân hem de zaman boyunca birleşik ve yapılandırılmış bir görünümünü oluşturur.

Bu görünümü oluşturmak için uydu görüntüleri, yükselti haritaları, iklim modelleri ve biyolojik çeşitlilik raporları dâhil olmak üzere çok çeşitli kaynaklardan yararlanır. Bu, çevredeki değişiklikleri fark etmesine ve bunların nedenlerini analiz etmesine yardımcı olur.

Özellikle AlphaEarth, Dünya'nın peyzajlarının yıllar içinde nasıl değiştiğini gösterebilir. Bu görüntüler, modelin her konum hakkında öğrendiklerinin kısa özetleri olan gömme vektörleri kullanılarak oluşturulur.

Şekil 1. Google'ın yapay zekâ modeli, Dünya yüzeyini haritalamak için sayısal gömmeler kullanıyor. (Kaynak)

Bu gömmelerin bir koleksiyonu Google Earth Engine'in Satellite Embedding veri kümesi aracılığıyla sunuluyor. Bu gömmeler hâlihazırda orman yangınlarına müdahale, kentsel planlama ve arazi izleme gibi alanlarda kullanılıyor. Bu sayede araştırmacılar ve karar alıcılar uydu verilerini yararlı içgörülere dönüştürebiliyor.

Yapay zekâ ve iklim: AlphaEarth'ün önemi#

AlphaEarth Foundations'ın temel faydalarından biri, gezegenimizdeki uzun vadeli değişiklikleri incelemeyi kolaylaştırmasıdır. Veri eksik olan veya bulutların uydu görüntülerini sık sık engellediği zorlu bölgelerde bile iyi çalışır. Örneğin bulut örtüsünün sürekli sorun olduğu Amazon yağmur ormanlarında AlphaEarth, dünyanın dört bir yanındaki örüntülerden öğrenerek arazi değişikliklerini tespit edebilir.

Kıyaslama testlerinde yanlış sınıflandırma hatalarını yaklaşık %24 azaltırken her gömme için 16 kat daha az depolama alanı gerektirdi. İlginç bir şekilde, bu yeni yapay zekâ modelinin her uygulama için yeniden eğitilmesi gerekmiyor.

Farklı bölgelerde ve zorluklarda verimli ve uyarlanabilir biçimde çalışır. Bunun nedeni AlphaEarth'ün, her konumun kompakt ve bilgi açısından zengin özetleri olan genel amaçlı gömmeler üretmesidir. Bu gömmeler, modelin tamamını baştan oluşturmaya gerek kalmadan birçok analiz türünde doğrudan kullanılabilir.

AlphaEarth şimdiye kadar tropikal ormanlar, Arktik bölgeler ve büyüyen şehirler dâhil 100'den fazla ülkedeki arazi değişikliklerini izlemek için kullanıldı. Bu bilgiler, daha akıllı planlamayı ve iklimle ilgili daha bilinçli kararlar almayı destekliyor.

Şekil 2. Google'ın yeni yapay zekâ modeliyle küresel örüntülerin görselleştirilmesi. (Kaynak)

AlphaEarth, Dünya gözlemi için bilgisayarlı görüden nasıl yararlanıyor?#

Uydu görüntüleri Dünya yüzeyinin ayrıntılı görünümlerini yakalamak için kullanılabilse de bu görüntüleri anlamlı içgörülere dönüştürmek her zaman kolay değildir. AlphaEarth Foundations; makinelerin görsel bilgileri yorumlamasını sağlayan bir yapay zekâ dalı olan bilgisayarlı görüden yararlanarak kara, bitki örtüsü ve arazi genelindeki örüntüleri tespit eder ve analiz eder.

Modelin farklı bilgisayarlı görü görevlerini Dünya gözlemine nasıl uyguladığı şöyle:

• Görüntü sınıflandırma: AlphaEarth, uydu görüntülerinden ormanlar, ekili alanlar, sulak alanlar ve kentsel bölgeler gibi arazi türlerini belirler. Bu sınıflandırmalar iklim izlemeyi, ekolojik araştırmaları ve arazi kullanım planlamasını destekler.
• Segmentasyon: Tematik haritalama olarak da adlandırılan segmentasyon, uydu görüntüsündeki her piksele ürün türü veya bitki örtüsü gibi bir kategori etiketi atar. AlphaEarth, bölgeler genelinde yüksek doğruluğu korumak için yıllık gömmelerini kullanır; böylece arazi kullanımı, arazi örtüsü ve biyolojik çeşitlilik için ayrıntılı haritalama yapılabilir.
• Değişiklik tespiti: AlphaEarth, aynı konum için yıllık gömmeleri karşılaştırarak arazi kullanımı ve arazi örtüsündeki ormansızlaşma, orman yangını etkileri veya kentsel büyüme gibi değişimleri tespit edebilir. Hem denetimli yöntemlerle (etiketli örneklerden öğrenme) hem de denetimsiz yöntemlerle (etiketler olmadan örüntü bulma) çalışır.
• Denetimsiz kümeleme: AlphaEarth, etiketli veri kullanmadan uydu görüntülerinde benzer örüntüler gösteren bölgeleri gruplandırabilir. Bu, yeni veya yeterince incelenmemiş bölgelerde bitki örtüsü değişimleri ya da iklim anomalileri gibi eğilimlerin tespit edilmesine yardımcı olur. Etiketli verilerin sınırlı veya bulunmadığı durumlarda özellikle yararlıdır.

Şekil 3. Dünya'nın çevresini anlamak için AlphaEarth'ün 2023'te nasıl kullanıldığına bakış. (Kaynak)

Google'ın yeni yapay zekâ modelinin gerçek dünyadaki uygulamaları#

AlphaEarth'ün nasıl çalıştığını ele aldığımıza göre şimdi gerçek dünyadaki uygulamalarını inceleyelim.

Google Earth'ün ABD şehirlerini daha yeşil hâle getirmeye yönelik yapay zekâ girişimi#

ABD genelinde şehirler, ısıyı azaltmak, kirliliği emmek ve halk sağlığını iyileştirmek amacıyla kent ormanlarını büyütüyor. Ancak ağaçların tam olarak nerede olduğunu ve nerede olmadığını belirlemek zor olabilir. Yoğun mahallelerde ve dar sokaklarda yeşil alanlar, uydu görüntülerinde veya geleneksel araştırmalarda çoğu zaman tespit edilemiyor.

Ancak AlphaEarth, ağaç örtüsünü ayrıntılı biçimde haritalamak için uydu, yükselti ve çevre verilerini kullanıyor. Modeli test etmek için araştırmacılar, iNaturalist'ten 45.000'den fazla ağaç kaydından yararlandı.

Alaska ve Hawaii dâhil tüm ABD eyaletlerinde bulunan, yaygın 39 ağaç cinsine (birbiriyle yakından ilişkili tür grupları) odaklandılar. Veriler temizlenip eğitim ve test kümelerine ayrıldı; her cins için 300 örnek eğitimde, geri kalanlar ise testte kullanıldı.

Model; uydu, yükselti ve çevre verilerinden ağaç örtüsünü doğru biçimde haritalayarak geleneksel araştırmaların bıraktığı boşlukları doldurabildiğini gösterdi. Bu içgörüler, Detroit, New York ve Phoenix gibi şehirlerin ağaç dikilecek, mahalleleri serinletecek ve yerel biyolojik çeşitliliği destekleyecek yerler konusunda daha iyi kararlar almasına yardımcı olabilir.

Dünya gözlem uydularının sağladığı daha akıllı ürün haritalama#

Kanada'nın ürün envanteri, özellikle ürün sigortası kaydı bulunmayan bölgelerde, büyük ölçüde arazi düzeyindeki gözlemlere dayanır (tarımsal sigorta programları için toplanan ürün türü, konumu ve ekili alan miktarına ilişkin resmî kayıtlar). Genellikle hareket hâlindeki araçlardan yapılan bu yol gözlemleri; tahıllar, yağ bitkileri, meyveler ve yem bitkileri gibi başlıca ürünleri takip etmek için kullanılır.

Ancak bazı ürün türleri diğerlerine göre daha sık kaydedildiğinden veriler dengesiz olabilir ve güvenilir, geniş ölçekli haritalara dönüştürülmesi zorlaşabilir. Bu sorunları aşmak için AlphaEarth, Dünya gözlem uydularından gelen verilere dayanarak hem üst düzey hem de ayrıntılı ürün sınıflandırmasını destekleyebilir.

Ürünleri tahıllar veya yağ bitkileri gibi geniş kategoriler altında gruplandırabilir. Ayrıntılı araştırma verilerinin bulunduğu bölgelerde bahar buğdayı, mısır veya yonca gibi belirli türleri de tanımlayabilir. Bu iki düzeyli yaklaşım, kapsam ile ayrıntı arasında denge kurarak Kanada genelinde nelerin yetiştirildiğine dair daha net bir görünüm sunar.

Şekil 4. Google AlphaEarth, Kanada'daki ürünlerin sınıflandırılmasına yardımcı oluyor. (Kaynak)

Google Earth teknolojisi için yapay zekâyla küresel arazi şekillerini keşfetme#

Antarktika; aşırı hava koşulları, sürekli kar örtüsü ve sınırlı uydu görünürlüğü nedeniyle Dünya'da haritalanması en zor yerlerden biridir. Bu durum, buzulları, açıkta kalan kayalıkları ve arazinin zaman içindeki değişimini anlamamızda boşluklar bırakır.

AlphaEarth, uydu görüntülerini radar ve yükselti verileriyle birleştirerek görünürlüğün sınırlı olduğu bölgelerde bile Antarktika'nın tutarlı yıllık haritalarını oluşturur. Eksik ayrıntıları tamamlayabilir ve araştırmacıların buzulları, yüzey dokularını ve karla kaplı arazileri daha doğru biçimde izlemesine yardımcı olan 10 metre çözünürlüklü arazi haritaları üretebilir.

Yeni yapay zekâ modeli AlphaEarth'ün avantajları ve dezavantajları#

AlphaEarth Foundations'ın Dünya gözlemi ve kentsel planlama uygulamalarına sunduğu temel avantajlardan bazıları şunlardır:

• Çok yönlülük: AlphaEarth; ayrı modeller gerektirmeden tarım, kentsel planlama ve afet müdahalesi gibi farklı alanlarda kullanılabilir.
• Veri boşluklarını doldurur: AlphaEarth, uydu girdileri eksik olduğunda bile yıllık özetler oluşturabilir ve zaman serisi analizinde sürekliliğin korunmasına yardımcı olur.
• Yapay zekâ kullanımına hazır çıktılar: Araştırmacılar ve geliştiricilerden zaman tasarrufu sağlayarak ürün izleyicileri, sel tespit sistemleri veya arazi kullanım sınıflandırıcıları gibi araçlara doğrudan aktarılabilecek gömmeler üretir.

AlphaEarth çeşitli alanlarda güvenilir destek sunsa da göz önünde bulundurman gereken birkaç kısıtlama vardır:

• Gerçek zamanlı değil: AlphaEarth'ün yıllık gömmeleri, günlük veya gerçeğe yakın zamanlı izleme gerektiren uygulamalar için uygun değildir.
• Girdi kalitesine bağlıdır: Boşlukları doldurabilse de model, uydu, radar ve diğer girdi verisi kaynaklarının kalitesine ve kullanılabilirliğine bağlıdır.
• Yorumlanabilirliği sınırlıdır: Çoğu derin öğrenme modelinde olduğu gibi AlphaEarth'ün belirli örüntülere veya tahminlere nasıl ulaştığını tam olarak yorumlamak zor olabilir.

Önemli çıkarımlar#

AlphaEarth Foundations, araştırmacıların, planlamacıların ve politika yapıcıların gezegeni yeni biçimlerde görmesine yardımcı oluyor. Google'ın yeni AI modeli, ham uydu girdilerini iklim bilimi, tarım ve kentsel gelişim gibi alanlarda daha iyi kararları destekleyen yapılandırılmış ve güvenilir bilgilere dönüştürebiliyor. Dünya gözlemini ilerleterek gezegenimizdeki değişiklikleri zaman içinde izlemeyi ve anlamayı kolaylaştırıyor.

Topluluğumuza katıl ve yapay zekâ yeniliklerini GitHub depomuzda keşfet. Çözümler sayfalarımızda tarımda yapay zekâ ve sağlık hizmetlerinde bilgisayarlı görü hakkında bilgi edin. Lisans planlarımıza göz at ve bugün yapay zekâyı kullanmaya başla!