آموزش کار با AlphaEarth AI در گوگل ارث انجین
آموزش کار با AlphaEarth AI در گوگل ارث انجین
یکی از هوش مصنوعی های که در زمینه کار با تصاویر ماهواره ای توسعه پیدا کرده است AlphaEarth می باشد. این هوش مصنوعی سطح زمین به پیکسل های 10 متری تقسیم بندی کرده و تمامی اطلاعات در مورد هر پیکسل از منابع مختلف از جمله لندست، سنتینل ها، رادار و... جمع آوری کرده و آنها را در 64 بعد ذخیره سازی می کند. در آموزش کار با AlphaEarth AI در گوگل ارث انجین به شما آموزش خواهیم داد که چگونه با این پروداکت کار کنید و در داخل پروژه های خود از آن بهره مند شوید.
این هوش مصنوعی با هدف ارائه دو رویکرد اصلی یعنی اینکه ما در سنجش از دور همه چیز با هم نمیتوانیم داشته باشیم و اینکه انسان ها در تفسیر نمیتوانند همه موارد را لحاظ کننده توسعه پیدا کرده است. این هوش مصنوعی به صورت سالانه از منابع مختلف سطح زمین رو به پیکسل های 10 متری تقسیم بندی کرده و در 64 بعد اطلاعات را نگه داری میکند.
ویژگی دوره آموزش کار با AlphaEarth AI در گوگل ارث انجین
عنوان کلی: آموزش کار با تصویر حاصل از AlphaEarth AI
نرمافزار: گوگل ارث انجین
مدرس: آرمان صمدی
تصاویر: AlphaEarth
کد آماده : دارد
قیمت: رایگان
موارد آموزش داده شده در دوره دوره آموزش کار با AlphaEarth AI در گوگل ارث انجین
آموزش فراخوانی تصاویر Satellite Embedding
اعمال فیلترهای مختلف
استفاده از تکنیک های مختلف برای شناسایی عوارض روی سطح زمین
کاربردها و مزایای AlphaEarth AI در Google Earth Engine
AlphaEarth AI یکی از جدیدترین فناوریهای مبتنی بر هوش مصنوعی برای تحلیل دادههای سنجش از دور و پایش زمین است که با ترکیب حجم عظیمی از دادههای ماهوارهای، اقلیمی و محیطی، تصویری یکپارچه و چندبعدی از سطح زمین ارائه میدهد. این سامانه با تبدیل دادههای پیچیده به بردارهای اطلاعاتی (Embeddings)، امکان تحلیل سریعتر و دقیقتر تغییرات محیطی را فراهم میکند.
از مهمترین کاربردهای AlphaEarth AI میتوان به پایش پوشش گیاهی، بررسی تغییرات کاربری اراضی، مدیریت منابع آب، ارزیابی خشکسالی، پایش شهرها و جزایر حرارتی شهری، تشخیص تغییرات محیطی و پایش اکوسیستمها اشاره کرد. پژوهشگران میتوانند بدون نیاز به پردازش جداگانه دهها لایه داده، از اطلاعات ترکیبشده و آماده تحلیل استفاده کنند و الگوهای پنهان در دادهها را شناسایی نمایند.
این فناوری در مطالعات تغییرات اقلیمی نیز کاربرد گستردهای دارد. با استفاده از دادههای ماهوارهای چندزمانه و اطلاعات اقلیمی، امکان بررسی روندهای بلندمدت تغییرات دما، رطوبت، پوشش گیاهی و سایر شاخصهای محیطی فراهم میشود. همچنین در حوزه کشاورزی، AlphaEarth AI میتواند برای ارزیابی سلامت محصولات، تشخیص تنشهای گیاهی و مدیریت بهینه منابع مورد استفاده قرار گیرد.
یکی از مهمترین مزایای AlphaEarth AI، کاهش حجم عظیم دادههای سنجش از دور به مجموعهای فشرده اما غنی از اطلاعات است. این ویژگی باعث میشود تحلیلهای مکانی و زمانی با سرعت بالاتر و هزینه محاسباتی کمتر انجام شوند. علاوه بر این، تلفیق دادههای اپتیکی، راداری، توپوگرافی و اقلیمی در یک چارچوب واحد، دقت تحلیلها را افزایش داده و وابستگی به یک منبع داده خاص را کاهش میدهد.
مزیت دیگر این سامانه، امکان مقایسه و جستجوی مناطق مشابه در مقیاس جهانی است. کاربران میتوانند مناطقی با ویژگیهای محیطی مشابه را شناسایی کرده و از این قابلیت در مطالعات اکولوژیکی، مدیریت منابع طبیعی و برنامهریزی سرزمین بهره ببرند. همچنین دسترسی به این فناوری در بستر Google Earth Engine موجب میشود پژوهشگران بتوانند از توان پردازشی ابری گوگل برای تحلیل دادههای گسترده و پیچیده استفاده کنند.
در مجموع، AlphaEarth AI گامی مهم در جهت تلفیق هوش مصنوعی و سنجش از دور محسوب میشود و با ارائه نمایهای جامع از شرایط سطح زمین، زمینه را برای انجام تحلیلهای دقیقتر، سریعتر و هوشمندانهتر در مطالعات محیطی، اقلیمی و منابع طبیعی فراهم میسازد.
مدرس دوره آموزشی:
آرمان صمدی
دانشآموخته رشته سنجشازدور و جیای اس دانشگاه تهران
کارشناس سنجشازدور و سامانه اطلاعات جغرافیایی
مدیر و بنیانگذار وبسایت مدرسه سنجش از دور
مدرس بیش از 300 محصول آموزشی
Map.centerObject(geometry);
var alphaeart = ee.ImageCollection("GOOGLE/SATELLITE_EMBEDDING/V1/ANNUAL")
.filterBounds(geometry)
.filterDate('2024-01-01','2025-01-01')
.mean()
.clip(geometry);
Map.addLayer(alphaeart,{},'alphaeart');
var index_water = alphaeart.expression('(a63-a30)/(a63+a30)',{
'a63':alphaeart.select('A63'),
'a30':alphaeart.select('A30'),
});
Map.addLayer(index_water);
var A63 = alphaeart.select('A63');
Map.addLayer(A63,{},'A63');
var water = A63.gte(0.2).selfMask();
Map.addLayer(water,{palette:'blue'},'water');
Export.image.toDrive({
image:alphaeart,
description:'alphaeart',
scale:10,
region:geometry,
maxPixels:1e13
})
https://code.earthengine.google.com/72c0561dcf6361a78ce8f9c506a76759
دانشجویی - سازمانی - پایان نامه
گوگل ارث انجین
کاربردی و پروژه محور
شاخص های RS
مشخصات کامل دوره ها
نقد و بررسیها
هنوز بررسیای ثبت نشده است.