運用 Earth Engine 精選地理空間資料目錄,以及 Google Cloud 的大規模運算能力和先進 AI 技術,制定更完善的永續發展和氣候韌性決策。
功能
Earth Engine 目錄是規模最大的公開資料目錄之一,提供超過 90 PB 的衛星圖像和 1,000 多個精選的地理空間資料集,隨時可用於分析。這個目錄涵蓋 50 年多年的歷史圖像,解析度可達到每像素 1 公尺,且每天都會更新及擴充。相關示例包括 Landsat、MODIS、Sentinel、國家農業圖像計畫 (NAIP) 資料、氣候和天氣資料,以及地球物理學資料 (包括地形、土地覆蓋物和農地)。
這個目錄提供全球資料,讓使用者能夠瞭解地球環境變化,進而朝相關的永續發展目標邁進。
Google Cloud 讓所有人都能使用數千部電腦,平行處理大規模作業。Earth Engine 結合其資料目錄,以及 Google Cloud 的運算能力和資料分析工具,成為革命性的全球環境資料大規模分析與視覺化平台。
您可以透過 Earth Engine 加速存取、處理及分析資料,進而更快推動創新、制定明智決策,並開發可行解決方案。 舉例來說,美國林務局負責管理 1.93 億英畝的美國林地。他們藉助 Earth Engine 優異的資料目錄和運算擴充能力,成功縮短完成關鍵業務工作所需的時間,從數個月減少到數小時。
Earth Engine 程式碼編輯器是網路式程式編寫環境,您可在其中使用下列元素,快速輕鬆地開發複雜地理空間工作流程:
Earth Engine Python API 可讓使用者運用多種 Python 機器學習和分析工具,包括執行 Cloud Optimized GeoTiffs、GeoPandas 等地理空間工作負載的工具。
Earth Engine 支援 geemap Python 程式庫,能以 Python 執行視覺化工作流程,例如平移、縮放,以及根據區域統計資料在地圖上繪製多邊形。
Xarray 是常見的 Python 套件,支援使用多維度陣列。Xee 是整合 Xarray 與 Earth Engine 的工具,可讓使用者將 Earth Engine ImageCollection 做為 Xarray 資料集使用。
搭配使用 BigQuery 和 Earth Engine,可讓使用者同時善用兩者的優點。Earth Engine 以處理圖像 (光柵) 為主,BigQuery 則是能最佳化處理大型表格資料集。
只要使用「Export.table.toBigQuery()」函式,就能簡化多項工作流程:
Earth Engine 內建功能,可讓使用者針對常見情境,透過容易使用的 API 訓練及使用機器學習模型。例如使用隨機樹系演算法,分類要查看的區域土地。如要使用深層類神經網路,也可以訓練 TensorFlow 或 PyTorch 模型並部署至 Vertex AI,然後透過 Earth Engine 程式碼編輯器取得預測結果。
使用者可以匯入自己的資料 (圖像和表格),然後結合 Earth Engine 資料目錄中的資料集,得出深入分析結果。只要使用程式碼編輯器或指令列介面 (CLI) 中的資產管理工具,即可匯入 GeoTIFF 或 TFRecord 格式的地理參照光柵資料集,以及 shapefile 或 CSV 格式的表格型資料,藉此建立資料產品、模型及開發專屬解決方案,加快永續發展計畫速度。
如要訓練 TensorFlow 模型,或想在 Earth Engine 外部執行水文模擬作業,建議將資料從 Earth Engine 載入其他系統。您可以使用 Earth Engine export API 處理相關繁瑣作業,並在 Apache Beam、Spark 或 Dask 等架構中透過我們的資料擷取方法,解決資源調度問題。我們的 Python 用戶端程式庫內建用戶端邏輯,可在 Earth Engine 物件與 NumPy、Pandas 和 GeoPandas 類型之間轉換。
Earth Engine 應用程式提供 Earth Engine 分析的共用動態使用者介面,不需要程式碼即可產生互動式視覺化內容。
有了 Earth Engine 應用程式,開發人員透過簡單的 UI 元素,就能運用 Earth Engine 的資料目錄和數據分析能力,讓相關人員與資料互動,為決策者提供深入分析結果。
Cloud Score+ 解決了 Sentinel-2 衛星資料的雲量問題。這個全方位品質確保評分機制採用深度學習技術,會依像素給予「可用性」分數,並根據觀察結果的整體品質,予以遮蓋或加權。
Dynamic World 是近乎即時的全球地表覆蓋物資料集,採用機器學習技術,解析度為 10 公尺。這項資料集提供前所未有的土地使用情形詳細資料,幫助提高預測準確率及制定有效的永續發展計畫。
常見用途
讓您能夠充分掌握並追蹤全球供應鏈資訊
永續供應鏈對企業至關重要。Earth Engine 可協助企業分析採購地點的土地覆蓋物和使用情形,找出供應鏈中的森林砍伐風險。2020 年 EC JRC 全球森林覆蓋率地圖在這方面可派上用場。這個資料集以 10 公尺解析度,清楚呈現 2020 年特定地理空間的森林是否消失,協助公司遵循歐盟森林砍伐法規 (EUDR)。該法規要求公司提出聲明,確認在歐盟地區販售或生產的商品並非生長於 2020 年 12 月 31 日後森林遭砍伐的土地。
TraceMark:從供應鏈源頭追蹤原物料
TraceMark 由 Google Cloud 優勢合作夥伴 NGIS 打造,採用 Earth Engine 製作全球供應鏈的原物料採購和潛在風險圖,並提供全方位的供應鏈源頭監控和端對端可追溯性深入分析結果。
TraceMark 使用先進架構,讓企業透過交換資料、與供應商互動、永續發展報表指標等特定功能,控管風險及進行盡職調查,以遵循歐盟森林砍伐法規 (EUDR)。
TraceMark 提供多方面的功能,可因應所有受到 EUDR 影響的大宗商品,包括棕櫚、咖啡、可可、大豆和紙張。
讓您能夠充分掌握並追蹤全球供應鏈資訊
永續供應鏈對企業至關重要。Earth Engine 可協助企業分析採購地點的土地覆蓋物和使用情形,找出供應鏈中的森林砍伐風險。2020 年 EC JRC 全球森林覆蓋率地圖在這方面可派上用場。這個資料集以 10 公尺解析度,清楚呈現 2020 年特定地理空間的森林是否消失,協助公司遵循歐盟森林砍伐法規 (EUDR)。該法規要求公司提出聲明,確認在歐盟地區販售或生產的商品並非生長於 2020 年 12 月 31 日後森林遭砍伐的土地。
TraceMark:從供應鏈源頭追蹤原物料
TraceMark 由 Google Cloud 優勢合作夥伴 NGIS 打造,採用 Earth Engine 製作全球供應鏈的原物料採購和潛在風險圖,並提供全方位的供應鏈源頭監控和端對端可追溯性深入分析結果。
TraceMark 使用先進架構,讓企業透過交換資料、與供應商互動、永續發展報表指標等特定功能,控管風險及進行盡職調查,以遵循歐盟森林砍伐法規 (EUDR)。
TraceMark 提供多方面的功能,可因應所有受到 EUDR 影響的大宗商品,包括棕櫚、咖啡、可可、大豆和紙張。
保護資產免於火災等極端氣候風險的影響
災害應變機構需要立即取得準確資料和洞察資訊,才能監控火災、評估風險並保護資產。機構可分析 Earth Engine 提供的多種資料集,例如 GOES MCMIP (圖像)、GOES FDC (火災偵測) 和 FIRMS (資源管理系統火災資訊),藉此監控火災、協助建立火災模型及管理風險。分析這些資料有助於提升回應和災難復原作業效率,獲得更佳成效。
具備氣候風險專業知識的 Cloud 合作夥伴
Climate Engine 的 SpatiaFi 解決方案能連結資產和地理空間資料,協助機構降低氣候風險、依法呈報資料及推動永續金融。
CARTO 的雲端原生位置情報平台可協助機構分析氣候衝擊、改善流程及預測結果。
Deloitte 運用 Earth Engine 和 Google Cloud 的生成式 AI 建構全新的地理空間規劃解決方案,協助客戶打造可永續經營的社群和基礎架構、提升作業韌性,以及應對氣候變遷帶來的影響。
SIG 在環境變遷地圖化調查方面有 25 年的專業經驗,專門評估各種風險,例如火災、乾旱、洪水、農業中斷和健康威脅等。
保護資產免於火災等極端氣候風險的影響
災害應變機構需要立即取得準確資料和洞察資訊,才能監控火災、評估風險並保護資產。機構可分析 Earth Engine 提供的多種資料集,例如 GOES MCMIP (圖像)、GOES FDC (火災偵測) 和 FIRMS (資源管理系統火災資訊),藉此監控火災、協助建立火災模型及管理風險。分析這些資料有助於提升回應和災難復原作業效率,獲得更佳成效。
具備氣候風險專業知識的 Cloud 合作夥伴
Climate Engine 的 SpatiaFi 解決方案能連結資產和地理空間資料,協助機構降低氣候風險、依法呈報資料及推動永續金融。
CARTO 的雲端原生位置情報平台可協助機構分析氣候衝擊、改善流程及預測結果。
Deloitte 運用 Earth Engine 和 Google Cloud 的生成式 AI 建構全新的地理空間規劃解決方案,協助客戶打造可永續經營的社群和基礎架構、提升作業韌性,以及應對氣候變遷帶來的影響。
SIG 在環境變遷地圖化調查方面有 25 年的專業經驗,專門評估各種風險,例如火災、乾旱、洪水、農業中斷和健康威脅等。
自然資源的永續管理與保育
Earth Engine 採用 Hansen 全球森林變化資料集,可用來分析森林變化情形並量化相關長期趨勢,進而繪製出每年森林損失圖表。使用者可依日期篩選,使用Global Forest Watch 網站上的「Forest Monitoring for Action」(FORMA,Hammer 等人,2009 年) 資料,在感興趣的特定區域設定警示。
自然資源的永續管理與保育
Earth Engine 採用 Hansen 全球森林變化資料集,可用來分析森林變化情形並量化相關長期趨勢,進而繪製出每年森林損失圖表。使用者可依日期篩選,使用Global Forest Watch 網站上的「Forest Monitoring for Action」(FORMA,Hammer 等人,2009 年) 資料,在感興趣的特定區域設定警示。
運用農業深入分析資料,打造產量更高、影響更少的食物系統
Earth Engine 可用來提供作物健康狀態、用水量和季節性生產趨勢的深入分析資訊。使用者可運用「MOD13A2.061 Terra Vegetation Indices 16-Day Global 1km」資料集製作時間序列動畫,呈現 20 年內的植被生產力中位數。如要制定更周全的決策,使用者可分析 MODIS 地表溫度資料或 ERA5 複合資料等資料集,來計算生育度數 (Growing Degree Day,GDD),然後運用 Vertex AI 的機器學習技術,預測作物何時成熟或計算最佳害蟲管理時機。
具備農業專業知識的 Cloud 合作夥伴
運用農業深入分析資料,打造產量更高、影響更少的食物系統
Earth Engine 可用來提供作物健康狀態、用水量和季節性生產趨勢的深入分析資訊。使用者可運用「MOD13A2.061 Terra Vegetation Indices 16-Day Global 1km」資料集製作時間序列動畫,呈現 20 年內的植被生產力中位數。如要制定更周全的決策,使用者可分析 MODIS 地表溫度資料或 ERA5 複合資料等資料集,來計算生育度數 (Growing Degree Day,GDD),然後運用 Vertex AI 的機器學習技術,預測作物何時成熟或計算最佳害蟲管理時機。
具備農業專業知識的 Cloud 合作夥伴
收集環境深入分析資料,偵測並監控變化
如果公部門機構和公司想降低排放,並深入分析退化因素和介入措施效力,可使用 Earth Engine 資料集自訂分析,來偵測長期環境影響。例如,使用按年區分的 1984 至 2019 年 Landsat 時間序列資料,呈現玻利維亞湖水乾涸趨勢,或結合甲烷資料與其他資料集 (例如地表覆蓋物、森林、水文、生態系統、區域邊界),來追蹤特定區域內的甲烷長期排放量。
具備環境影響相關專業知識的 Cloud 合作夥伴
Deloitte 的甲烷排放量化解決方案,是建構於 Google Earth Engine 上的地理空間人工智慧 (AI) 和機器學習 (ML) 分析工具。機構可運用這項工具監控、量化並優先關閉有問題的廢棄石油/天然氣井,藉此減少甲烷排放量、保護水和空氣並降低安全風險,進而改善人類與環境健康。
收集環境深入分析資料,偵測並監控變化
如果公部門機構和公司想降低排放,並深入分析退化因素和介入措施效力,可使用 Earth Engine 資料集自訂分析,來偵測長期環境影響。例如,使用按年區分的 1984 至 2019 年 Landsat 時間序列資料,呈現玻利維亞湖水乾涸趨勢,或結合甲烷資料與其他資料集 (例如地表覆蓋物、森林、水文、生態系統、區域邊界),來追蹤特定區域內的甲烷長期排放量。
具備環境影響相關專業知識的 Cloud 合作夥伴
Deloitte 的甲烷排放量化解決方案,是建構於 Google Earth Engine 上的地理空間人工智慧 (AI) 和機器學習 (ML) 分析工具。機構可運用這項工具監控、量化並優先關閉有問題的廢棄石油/天然氣井,藉此減少甲烷排放量、保護水和空氣並降低安全風險,進而改善人類與環境健康。
定價
Earth Engine 定價方式 | Earth Engine 費用是依據 Earth Engine 資源 (運算單位和儲存空間) 用量計算,另收取每月平台費。 | |
---|---|---|
方案和用量 | 說明 | 價格 (美元) |
基本 | 相當適合小型的機構團隊和工作負載。隨附 2 個開發人員帳戶名額,可用於執行 20 個並行高容量 API 要求,以及最多 8 項並行批次匯出工作。 | $500 每月 |
專業 | 相當適合中型機構團隊,以及具時效性的大規模可預測工作負載。隨附 5 個開發人員帳戶名額,可用於執行 500 個並行高容量 API 要求,以及最多 20 項並行批次匯出工作。 | $2,000 每月 |
進階 | 相當適合大型團隊用來執行具時效性的大規模關鍵業務工作負載。付費方案客戶可自訂分配作業。詳情請洽詢 Google Cloud 業務代表。 | 聯絡我們 |
運算 (分析) | Earth Engine 運算單元 (EECU) 包含用於執行工作的 Earth Engine 代管工作站。運算費用按 EECU 時數計算,費率因使用的處理環境而異。 | |
線上 EECU 同步執行運算作業,並將輸出內容直接納入回覆。 | $1.33 /EECU 時數 | |
批次 EECU 非同步執行運算作業並輸出結果,供使用者稍後在 Google Cloud Storage、Earth Engine 資產儲存庫等平台上存取。 | $0.40 每個 EECU 時數 | |
儲存空間 | $0.026 美元 每月費用 (以 GB 計價) | |
額外的使用者人數 | 第一位使用者免費,之後新增的每名使用者每月費用為 $500 美元* |
進一步瞭解 Earth Engine 定價。查看所有定價詳細資料。
Earth Engine 定價方式
Earth Engine 費用是依據 Earth Engine 資源 (運算單位和儲存空間) 用量計算,另收取每月平台費。
基本
相當適合小型的機構團隊和工作負載。隨附 2 個開發人員帳戶名額,可用於執行 20 個並行高容量 API 要求,以及最多 8 項並行批次匯出工作。
$500
每月
專業
相當適合中型機構團隊,以及具時效性的大規模可預測工作負載。隨附 5 個開發人員帳戶名額,可用於執行 500 個並行高容量 API 要求,以及最多 20 項並行批次匯出工作。
$2,000
每月
進階
相當適合大型團隊用來執行具時效性的大規模關鍵業務工作負載。付費方案客戶可自訂分配作業。詳情請洽詢 Google Cloud 業務代表。
聯絡我們
運算 (分析)
Earth Engine 運算單元 (EECU) 包含用於執行工作的 Earth Engine 代管工作站。運算費用按 EECU 時數計算,費率因使用的處理環境而異。
線上 EECU
同步執行運算作業,並將輸出內容直接納入回覆。
$1.33
/EECU 時數
批次 EECU
非同步執行運算作業並輸出結果,供使用者稍後在 Google Cloud Storage、Earth Engine 資產儲存庫等平台上存取。
$0.40
每個 EECU 時數
儲存空間
$0.026 美元
每月費用 (以 GB 計價)
額外的使用者人數
第一位使用者免費,之後新增的每名使用者每月費用為 $500 美元*
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企業案例
瞭解企業和公家機構如何運用 Earth Engine
Regrow Ag 致力加速轉型進程,發展永續糧食系統與纖維生產技術
Regrow Ag 數據資料學部門主管 John Shriver
「我們的終極目標是引領並加速全球的轉型進程,發展永續糧食系統與纖維生產技術。我們相信,推動再生農業有助於提高企業的供應鏈韌性。要達到這項目標,關鍵就在於與 Google 的資料專家合作,並使用 Google Cloud 和 Google Earth Engine 等平台。」
閱讀客戶經驗談合作夥伴與整合功能
Earth Engine 合作夥伴具備地理空間專業知識,提供多種可擴充的解決方案來強化 Earth Engine 功能,協助機構降低環境影響、保護自然資源並打造永續未來。