Применяйте ответственные принципы искусственного интеллекта при создании наборов данных дистанционного зондирования, таких как Dynamic World.

1. Прежде чем начать

Dynamic World — это глобальный набор данных о землепользовании и растительном покрове (LULC), который обновляется практически в реальном времени. Он обеспечивает разрешение 10 метров, поскольку использует созвездие Sentinel-2 Европейского космического агентства (ESA) и программу Copernicus , которая генерирует обновленную глобальную картину поверхности Земли каждые 2-5 дней. Он создан с использованием модели глубокого обучения Vertex AI и Earth Engine, который представляет собой платформу геопространственного анализа. Он помогает ученым, исследователям и разработчикам обнаруживать изменения, отображать тенденции и количественно оценивать различия на поверхности Земли.

Earth Engine — это инструмент, целью которого является расширение научных знаний о планетарных процессах для достижения экологических и социальных выгод. Его коммерческое использование, в предварительной версии с Google Cloud , утверждает, что его основная цель — понять и решить критические проблемы устойчивого развития и климата, такие как вырубка лесов, управление водными ресурсами и устойчивое землепользование.

В этой лаборатории кода вы применяете ответственные методы создания наборов данных на основе машинного обучения, таких как Dynamic World.

2088c1250570b581.png

36e148bb2dee7e47.png

Что вы узнаете

  • Как применять ответственные методы искусственного интеллекта в приложениях дистанционного зондирования.
  • Как визуально интерпретировать предсказания Динамического мира в пространстве и времени.
  • Как задуматься об этических последствиях и последующих социальных последствиях.

Что вам понадобится

  • Знакомство с навигацией в приложениях Earth Engine .
  • Google Chrome, который лучше всего работает с приложениями Earth Engine.

2. Откройте приложение Dynamic World Earth Engine.

Набор данных Dynamic World содержит попиксельные прогнозы девяти классов LULC, как описано в этой таблице. Землепользование описывает, как люди используют землю, тогда как земной покров описывает физический материал на поверхности Земли.

Тип LULC

Описание

Вода

Постоянные и сезонные водоемы

Деревья

Первичные и вторичные леса, а также крупные плантации

Трава

Естественные луга, пастбища для скота и парки

Затопленная растительность

Мангровые заросли и другие затопленные экосистемы

Культуры

Пропашные и рисовые культуры

Кустарник и скраб

От редкой до густой открытой растительности, состоящей из кустарников.

Застроенная площадь

Застройки с низкой и высокой плотностью застройки, дороги и открытое городское пространство.

Голая земля

Пустыни и обнаженные скалы

Снег и лед

Постоянный и сезонный снежный покров

59f3307e44102fa1.png

Изображения в этом наборе данных включают 10 каналов: девять каналов с оценочными вероятностями для каждого из девяти классов LULC и полосу с меткой класса, которая указывает класс с наибольшей оценочной вероятностью. Эти особые свойства позволяют пользователям проводить многовременной анализ и создавать собственные продукты, соответствующие их потребностям.

Чтобы открыть приложение Dynamic World Earth Engine:

  1. Откройте другую вкладку в браузере,
  2. Перейдите в Динамический мир .

На карте отображается мозаика в режиме Top1 с отмывкой при высоких уровнях масштабирования.

64e61170e4b4b27a.gif

  1. Щелкните карту, чтобы просмотреть диаграмму, на которой показаны вероятности классов с течением времени.
  2. Щелкните точку данных на диаграмме, чтобы загрузить конкретный прогноз и его изображение Sentinel-2.
  3. На панели «Слои» настройте слои и видимость.

3. Изучите прогнозы Dynamic World в Бразилии.

Dynamic World включает прогнозы по всем девяти классам LULC и отображает одну метку Top1 для каждого пикселя. Реальный мир представляет собой смесь множества классов LULC в любом пространственном разрешении. В этом разделе вы визуально интерпретируете прогнозы в пространстве и времени.

Чтобы изучить прогнозы Dynamic World в Бразилии:

  1. В браузере перейдите к приложению Dynamic World EE .
  2. В поле «Поиск мест» введите Sete de Setembro, Brazil .

Вы должны увидеть расчетные данные Dynamic World для коренной территории народа Пайтер Суруи , который живет в регионе Сете-де-Сетембро в Рондонии, Бразилия.

  1. На панели «Динамический мир» введите 2016-01-01 в поле «Дата начала» и 2022-01-01 в поле «Дата окончания» , а затем нажмите «Обновить» .

Загрузка карты может занять несколько минут, поскольку она рассчитывается в реальном времени.

3bf4f71e86f14c3a.png

  1. Щелкните в любом месте карты, чтобы создать диаграмму в реальном времени.

Вы можете увеличить масштаб для более быстрого ответа.

2d54236b6c4a69b4.png

  1. Изучите диаграмму, на которой вероятности классов отложены на оси Y , а время — на оси X.

В этом примере прогноз класса Top1 с 1 января 2016 г. по 27 июля 2017 г. представляет собой деревья, вероятность которого варьируется от 0,684 до 0,755. К тому времени, когда 5 сентября 2017 года будет снята следующая сцена с Sentinel-2, предсказание уже не будет деревьями, и сигнал станет намного более шумным.

  1. Нажмите f01f62bf4be1e38a.png чтобы увеличить диаграмму.

944eb17c0c483e43.png

4. Поздравления

Вы узнали, как применять принципы ответственного ИИ при создании наборов данных на основе машинного обучения, таких как Dynamic World.

Узнать больше