1. ก่อนเริ่มต้น
Dynamic World คือชุดข้อมูลการใช้ประโยชน์ที่ดินและสิ่งปกคลุมดิน (LULC) ระดับโลกที่อัปเดตแบบเกือบเรียลไทม์ โดยมีความละเอียด 10 เมตรเนื่องจากใช้กลุ่มดาวเทียม Sentinel-2 ของ European Space Agency (ESA) และโปรแกรม Copernicus ซึ่งสร้างภาพพื้นผิวโลกที่อัปเดตแล้วทั่วโลกทุกๆ 2-5 วัน โดยสร้างขึ้นด้วยโมเดลการเรียนรู้เชิงลึก, Vertex AI และ Earth Engine ซึ่งเป็นแพลตฟอร์มการวิเคราะห์เชิงพื้นที่ ซึ่งช่วยให้นักวิทยาศาสตร์ นักวิจัย และนักพัฒนาซอฟต์แวร์ตรวจหาความเปลี่ยนแปลง ศึกษาแนวโน้ม และวัดปริมาณการเปลี่ยนแปลงของพื้นผิวโลกได้
Earth Engine เป็นเครื่องมือที่มุ่งมั่นที่จะพัฒนาความรู้ทางวิทยาศาสตร์เกี่ยวกับกระบวนการต่างๆ บนโลกเพื่อประโยชน์ด้านสิ่งแวดล้อมและสังคมต่อไป การใช้งานเชิงพาณิชย์ในเวอร์ชันตัวอย่างกับ Google Cloud ระบุว่าวัตถุประสงค์หลักคือการทำความเข้าใจและจัดการปัญหาด้านความยั่งยืนและสภาพอากาศที่สำคัญ เช่น การตัดไม้ทำลายป่า การจัดการน้ำ และการใช้ที่ดินอย่างยั่งยืน
ใน Codelab นี้ คุณจะได้ใช้แนวทางปฏิบัติที่มีความรับผิดชอบในการสร้างชุดข้อมูลที่ได้จากแมชชีนเลิร์นนิง เช่น Dynamic World
สิ่งที่คุณจะได้เรียนรู้
- วิธีการใช้แนวทางปฏิบัติสำหรับการใช้ AI อย่างมีความรับผิดชอบในแอปการตรวจจับระยะไกล
- วิธีตีความการคาดการณ์ของ Dynamic World ในเชิงภาพตามพื้นที่และเวลา
- วิธีพิจารณาผลกระทบด้านจริยธรรมและผลกระทบต่อสังคมในวงกว้าง
สิ่งที่คุณต้องมี
- คุ้นเคยกับวิธีไปยังส่วนต่างๆ ของ Earth Engine Apps
- Google Chrome ซึ่งทำงานได้ดีที่สุดกับแอป Earth Engine
2. เปิดแอป Dynamic World Earth Engine
ชุดข้อมูล Dynamic World มีการคาดการณ์ต่อพิกเซลของคลาส LULC 9 คลาสตามที่อธิบายไว้ในตารางนี้ การใช้ที่ดินอธิบายถึงวิธีที่มนุษย์ใช้ที่ดิน ในขณะที่การปกคลุมของดินอธิบายถึงวัสดุทางกายภาพบนพื้นผิวโลก
ประเภท LULC | คำอธิบาย |
น้ำ | แหล่งน้ำถาวรและแหล่งน้ำตามฤดูกาล |
เกสรจากต้นไม้ | ป่าหลักและป่ารอง รวมถึงไร่ขนาดใหญ่ |
หญ้า | ทุ่งหญ้าธรรมชาติ ทุ่งเลี้ยงปศุสัตว์ และสวนสาธารณะ |
พืชพันธุ์ที่น้ำท่วม | ป่าชายเลนและระบบนิเวศอื่นๆ ที่ถูกน้ำท่วม |
พืชผล | พืชไร่และพืชในนา |
พุ่มไม้และพุ่มไม้เตี้ย | พืชพรรณแบบเปิดที่โปร่งบางถึงหนาแน่นซึ่งประกอบด้วยพุ่มไม้ |
พื้นที่ที่สร้างขึ้น | อาคาร ถนน และพื้นที่เปิดโล่งในเมืองที่มีความหนาแน่นต่ำและสูง |
พื้นดินเปล่า | ทะเลทรายและหินที่โผล่พ้นดิน |
หิมะและน้ำแข็ง | หิมะปกคลุมถาวรและตามฤดูกาล |
รูปภาพในชุดข้อมูลนี้มี 10 แถบ ได้แก่ 9 แถบที่มีความน่าจะเป็นโดยประมาณสำหรับแต่ละคลาส LULC ทั้ง 9 คลาส และแถบป้ายกำกับคลาสที่ระบุคลาสที่มีความน่าจะเป็นโดยประมาณมากที่สุด พร็อพเพอร์ตี้ที่แตกต่างกันเหล่านี้ช่วยให้ผู้ใช้ทำการวิเคราะห์แบบหลายช่วงเวลาและสร้างผลิตภัณฑ์ที่กำหนดเองซึ่งเหมาะกับความต้องการของตนได้
วิธีเปิดแอป Dynamic World Earth Engine
- เปิดอีกแท็บในเบราว์เซอร์
- ไปที่ Dynamic World
แผนที่จะแสดงภาพโมเสกในโหมด Top1 พร้อมการแรเงาภูมิประเทศที่ระดับการซูมสูง
- คลิกแผนที่เพื่อดูแผนภูมิที่แสดงความน่าจะเป็นของคลาสเมื่อเวลาผ่านไป
- คลิกจุดข้อมูลในแผนภูมิเพื่อโหลดการคาดการณ์ที่เฉพาะเจาะจงและรูปภาพ Sentinel-2
- ในบานหน้าต่างเลเยอร์ ให้ปรับเลเยอร์และการแสดงผล
3. สำรวจการคาดการณ์ Dynamic World ในบราซิล
Dynamic World มีการคาดการณ์ในคลาส LULC ทั้ง 9 คลาส และแสดงTop1ป้ายกำกับเดียวสำหรับแต่ละพิกเซล โลกแห่งความเป็นจริงประกอบด้วยคลาส LULC หลายคลาสที่ความละเอียดเชิงพื้นที่ใดก็ได้ ในส่วนนี้ คุณจะตีความการคาดการณ์ในเชิงภาพตามพื้นที่และเวลา
วิธีสำรวจการคาดการณ์ Dynamic World ในบราซิล
- ในเบราว์เซอร์ ให้ไปที่แอป Dynamic World EE
- ป้อน
Sete de Setembro, Brazilในช่องค้นหาสถานที่
คุณควรเห็นข้อมูลการประมวลผล Dynamic World สำหรับเขตแดนของชนพื้นเมืองชาว Paiter Surui ซึ่งอาศัยอยู่ในเขต Sete de Setembro ของรัฐ Rondônia ประเทศบราซิล
- ในบานหน้าต่างDynamic World ให้ป้อน
2016-01-01ในช่องวันที่เริ่มต้น และ2022-01-01ในช่องวันที่สิ้นสุด แล้วคลิกอัปเดต
แผนที่อาจใช้เวลา 2-3 นาทีในการโหลดเนื่องจากจะคำนวณแบบเรียลไทม์
- คลิกที่ใดก็ได้บนแผนที่เพื่อสร้างแผนภูมิแบบเรียลไทม์
คุณซูมเข้าไปอีกเพื่อให้ตอบสนองได้เร็วขึ้น
- ดูแผนภูมิที่ความน่าจะเป็นของคลาสอยู่บนแกน y และเวลาอยู่บนแกน x
ในตัวอย่างนี้ Top1การคาดการณ์คลาสตั้งแต่วันที่ 1 ม.ค. 2016 ถึง 27 ก.ค. 2017 คือต้นไม้ ซึ่งมีความน่าจะเป็นตั้งแต่ 0.684 ถึง 0.755 เมื่อถึงเวลาที่ Sentinel-2 ถ่ายภาพฉากถัดไปในวันที่ 5 กันยายน 2017 การคาดการณ์จะไม่ใช่ต้นไม้แล้ว และสัญญาณจะมีความผันผวนมากขึ้น
- คลิก
เพื่อขยายแผนภูมิ
4. ขอแสดงความยินดี
คุณได้เรียนรู้วิธีใช้หลักการเกี่ยวกับ AI ที่มีความรับผิดชอบในการสร้างชุดข้อมูลที่ได้จาก ML เช่น Dynamic World