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#google-earth-engine — Public Fediverse posts

Live and recent posts from across the Fediverse tagged #google-earth-engine, aggregated by home.social.

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  1. Hello Mastodon, an #introduction.
    I'm a geospatial scientist with a PhD in Earth System and Geoinformation Science. I work in remote sensing and #GeoAI, mostly on drought, vegetation, and land — in Africa and the US Great Plains.
    I'll mostly post maps, model results, and #GoogleEarthEngine and Python tutorials (#geopandas, #rasterio). I'm also building a national GIS data portal for #Cameroon.
    #RemoteSensing #GIS #EarthObservation #Python

  2. Hello Mastodon, an #introduction.
    I'm a geospatial scientist with a PhD in Earth System and Geoinformation Science. I work in remote sensing and #GeoAI, mostly on drought, vegetation, and land — in Africa and the US Great Plains.
    I'll mostly post maps, model results, and #GoogleEarthEngine and Python tutorials (#geopandas, #rasterio). I'm also building a national GIS data portal for #Cameroon.
    #RemoteSensing #GIS #EarthObservation #Python

  3. Hello Mastodon, an #introduction.
    I'm a geospatial scientist with a PhD in Earth System and Geoinformation Science. I work in remote sensing and #GeoAI, mostly on drought, vegetation, and land — in Africa and the US Great Plains.
    I'll mostly post maps, model results, and #GoogleEarthEngine and Python tutorials (#geopandas, #rasterio). I'm also building a national GIS data portal for #Cameroon.
    #RemoteSensing #GIS #EarthObservation #Python

  4. Hello Mastodon, an #introduction.
    I'm a geospatial scientist with a PhD in Earth System and Geoinformation Science. I work in remote sensing and #GeoAI, mostly on drought, vegetation, and land — in Africa and the US Great Plains.
    I'll mostly post maps, model results, and #GoogleEarthEngine and Python tutorials (#geopandas, #rasterio). I'm also building a national GIS data portal for #Cameroon.
    #RemoteSensing #GIS #EarthObservation #Python

  5. Hello Mastodon, an #introduction.
    I'm a geospatial scientist with a PhD in Earth System and Geoinformation Science. I work in remote sensing and #GeoAI, mostly on drought, vegetation, and land — in Africa and the US Great Plains.
    I'll mostly post maps, model results, and #GoogleEarthEngine and Python tutorials (#geopandas, #rasterio). I'm also building a national GIS data portal for #Cameroon.
    #RemoteSensing #GIS #EarthObservation #Python

  6. Ahora que están subiendo los precios de tokens en las IAgs (que tampoco se muy bien ni que IAgs, ni que tokAns xD), ha pasado algo por lo bajini pero que ha sido un golpe directo a las gónadas de la comunidad teledetectora (en la que me incluyo). Es decir, aquella que se dedica al estudio de la superficie del sistema tierra y su atmósfera mediante imágenes satelitales (principalmente).

    Por ejemplo, no se si os suenan las misiones Landsat (EEUU) y Copérnicus (UE). En pocas palabras se dedican a lanzar satélites que echan fotos a la Tierra para que los usuarios nos las descarguemos. Y en este proceso de descarga aparece el todopoderoso Google. Yep.

    Hasta la aparición de la plataforma Google Earth Engine, las imágenes tenías que descargarlas de una en una en cuadros que podían pesar, cada uno, unos 7GB. (Bueno no es tan así, se podía algoritmizar, pero la idea es que tardabas mucho). Con la aparición de Google, podías, no solo descargar la pequeña parte de la imagen que te interesaba, sino procesarla en sus servidores y, además, gratis. Como es lógico los teledetectores (y también otros), se mudaron a dicha plataforma donde realizaron todos sus análisis y solo descargaban el resultado final. Pero ha llegado la jugada maestra, como buen camello que ofrece la primera dosis gratis, Google ha decidido limitar lo que antes era gratis muchísimo, y una especie de tokens (EECU) han aparecido (quizás estaban pero no me había fijado, porque no los necesitaba).

    Y, básicamente, ahora estamos todos rezando para que nuestra dosis de procesamiento no se acabe antes de tiempo. Y creando nuestras propias bases de datos por supuesto. Aunque, quizás, alguien (Europa guiño, guiño) debería ponerse las pilas y habilitar la descarga de solo la parte que nos interesa. Que por otra parte, como esto lo veía venir (al final es Google), solo la usaba para eso.

    #Google #GoogleEarthEngine #Ciencia #Teledetección #Ecología #SistemaTierra #Europa #AnálisisDeDatos

  7. Ahora que están subiendo los precios de tokens en las IAgs (que tampoco se muy bien ni que IAgs, ni que tokAns xD), ha pasado algo por lo bajini pero que ha sido un golpe directo a las gónadas de la comunidad teledetectora (en la que me incluyo). Es decir, aquella que se dedica al estudio de la superficie del sistema tierra y su atmósfera mediante imágenes satelitales (principalmente).

    Por ejemplo, no se si os suenan las misiones Landsat (EEUU) y Copérnicus (UE). En pocas palabras se dedican a lanzar satélites que echan fotos a la Tierra para que los usuarios nos las descarguemos. Y en este proceso de descarga aparece el todopoderoso Google. Yep.

    Hasta la aparición de la plataforma Google Earth Engine, las imágenes tenías que descargarlas de una en una en cuadros que podían pesar, cada uno, unos 7GB. (Bueno no es tan así, se podía algoritmizar, pero la idea es que tardabas mucho). Con la aparición de Google, podías, no solo descargar la pequeña parte de la imagen que te interesaba, sino procesarla en sus servidores y, además, gratis. Como es lógico los teledetectores (y también otros), se mudaron a dicha plataforma donde realizaron todos sus análisis y solo descargaban el resultado final. Pero ha llegado la jugada maestra, como buen camello que ofrece la primera dosis gratis, Google ha decidido limitar lo que antes era gratis muchísimo, y una especie de tokens (EECU) han aparecido (quizás estaban pero no me había fijado, porque no los necesitaba).

    Y, básicamente, ahora estamos todos rezando para que nuestra dosis de procesamiento no se acabe antes de tiempo. Y creando nuestras propias bases de datos por supuesto. Aunque, quizás, alguien (Europa guiño, guiño) debería ponerse las pilas y habilitar la descarga de solo la parte que nos interesa. Que por otra parte, como esto lo veía venir (al final es Google), solo la usaba para eso.

    #Google #GoogleEarthEngine #Ciencia #Teledetección #Ecología #SistemaTierra #Europa #AnálisisDeDatos

  8. Ahora que están subiendo los precios de tokens en las IAgs (que tampoco se muy bien ni que IAgs, ni que tokAns xD), ha pasado algo por lo bajini pero que ha sido un golpe directo a las gónadas de la comunidad teledetectora (en la que me incluyo). Es decir, aquella que se dedica al estudio de la superficie del sistema tierra y su atmósfera mediante imágenes satelitales (principalmente).

    Por ejemplo, no se si os suenan las misiones Landsat (EEUU) y Copérnicus (UE). En pocas palabras se dedican a lanzar satélites que echan fotos a la Tierra para que los usuarios nos las descarguemos. Y en este proceso de descarga aparece el todopoderoso Google. Yep.

    Hasta la aparición de la plataforma Google Earth Engine, las imágenes tenías que descargarlas de una en una en cuadros que podían pesar, cada uno, unos 7GB. (Bueno no es tan así, se podía algoritmizar, pero la idea es que tardabas mucho). Con la aparición de Google, podías, no solo descargar la pequeña parte de la imagen que te interesaba, sino procesarla en sus servidores y, además, gratis. Como es lógico los teledetectores (y también otros), se mudaron a dicha plataforma donde realizaron todos sus análisis y solo descargaban el resultado final. Pero ha llegado la jugada maestra, como buen camello que ofrece la primera dosis gratis, Google ha decidido limitar lo que antes era gratis muchísimo, y una especie de tokens (EECU) han aparecido (quizás estaban pero no me había fijado, porque no los necesitaba).

    Y, básicamente, ahora estamos todos rezando para que nuestra dosis de procesamiento no se acabe antes de tiempo. Y creando nuestras propias bases de datos por supuesto. Aunque, quizás, alguien (Europa guiño, guiño) debería ponerse las pilas y habilitar la descarga de solo la parte que nos interesa. Que por otra parte, como esto lo veía venir (al final es Google), solo la usaba para eso.

    #Google #GoogleEarthEngine #Ciencia #Teledetección #Ecología #SistemaTierra #Europa #AnálisisDeDatos

  9. Ahora que están subiendo los precios de tokens en las IAgs (que tampoco se muy bien ni que IAgs, ni que tokAns xD), ha pasado algo por lo bajini pero que ha sido un golpe directo a las gónadas de la comunidad teledetectora (en la que me incluyo). Es decir, aquella que se dedica al estudio de la superficie del sistema tierra y su atmósfera mediante imágenes satelitales (principalmente).

    Por ejemplo, no se si os suenan las misiones Landsat (EEUU) y Copérnicus (UE). En pocas palabras se dedican a lanzar satélites que echan fotos a la Tierra para que los usuarios nos las descarguemos. Y en este proceso de descarga aparece el todopoderoso Google. Yep.

    Hasta la aparición de la plataforma Google Earth Engine, las imágenes tenías que descargarlas de una en una en cuadros que podían pesar, cada uno, unos 7GB. (Bueno no es tan así, se podía algoritmizar, pero la idea es que tardabas mucho). Con la aparición de Google, podías, no solo descargar la pequeña parte de la imagen que te interesaba, sino procesarla en sus servidores y, además, gratis. Como es lógico los teledetectores (y también otros), se mudaron a dicha plataforma donde realizaron todos sus análisis y solo descargaban el resultado final. Pero ha llegado la jugada maestra, como buen camello que ofrece la primera dosis gratis, Google ha decidido limitar lo que antes era gratis muchísimo, y una especie de tokens (EECU) han aparecido (quizás estaban pero no me había fijado, porque no los necesitaba).

    Y, básicamente, ahora estamos todos rezando para que nuestra dosis de procesamiento no se acabe antes de tiempo. Y creando nuestras propias bases de datos por supuesto. Aunque, quizás, alguien (Europa guiño, guiño) debería ponerse las pilas y habilitar la descarga de solo la parte que nos interesa. Que por otra parte, como esto lo veía venir (al final es Google), solo la usaba para eso.

    #Google #GoogleEarthEngine #Ciencia #Teledetección #Ecología #SistemaTierra #Europa #AnálisisDeDatos

  10. Ahora que están subiendo los precios de tokens en las IAgs (que tampoco se muy bien ni que IAgs, ni que tokAns xD), ha pasado algo por lo bajini pero que ha sido un golpe directo a las gónadas de la comunidad teledetectora (en la que me incluyo). Es decir, aquella que se dedica al estudio de la superficie del sistema tierra y su atmósfera mediante imágenes satelitales (principalmente).

    Por ejemplo, no se si os suenan las misiones Landsat (EEUU) y Copérnicus (UE). En pocas palabras se dedican a lanzar satélites que echan fotos a la Tierra para que los usuarios nos las descarguemos. Y en este proceso de descarga aparece el todopoderoso Google. Yep.

    Hasta la aparición de la plataforma Google Earth Engine, las imágenes tenías que descargarlas de una en una en cuadros que podían pesar, cada uno, unos 7GB. (Bueno no es tan así, se podía algoritmizar, pero la idea es que tardabas mucho). Con la aparición de Google, podías, no solo descargar la pequeña parte de la imagen que te interesaba, sino procesarla en sus servidores y, además, gratis. Como es lógico los teledetectores (y también otros), se mudaron a dicha plataforma donde realizaron todos sus análisis y solo descargaban el resultado final. Pero ha llegado la jugada maestra, como buen camello que ofrece la primera dosis gratis, Google ha decidido limitar lo que antes era gratis muchísimo, y una especie de tokens (EECU) han aparecido (quizás estaban pero no me había fijado, porque no los necesitaba).

    Y, básicamente, ahora estamos todos rezando para que nuestra dosis de procesamiento no se acabe antes de tiempo. Y creando nuestras propias bases de datos por supuesto. Aunque, quizás, alguien (Europa guiño, guiño) debería ponerse las pilas y habilitar la descarga de solo la parte que nos interesa. Que por otra parte, como esto lo veía venir (al final es Google), solo la usaba para eso.

    #Google #GoogleEarthEngine #Ciencia #Teledetección #Ecología #SistemaTierra #Europa #AnálisisDeDatos

  11. S2Coast-2023 - The First Global 10-Meter Resolution #Coastline Dataset Derived From Enhanced #Sentinel2 Composite #Imagery Using #GoogleEarthEngine
    --
    doi.org/10.1016/j.rse.2025.115 <-- shared paper
    --
    zenodo.org/records/17092775 <-- shared data
    --
    “HIGHLIGHTS:
    • Developed a GEE-based global coastline detection framework (S2Coast).
    • HWLSentinel-2 serves as a unified and stable indicator for global coastline detection.
    • The S2Coast-2023 coastline dataset is generated from annual Sentinel-2 imagery.
    • Pixel-level accuracy compared with VHR-based OpenStreetMap coastlines..."
    #GIS #spatial #mapping #RemoteSensing #CoastalResearch #ClimateChange #EarthObservation #Globalcoastlinemapping #Senitinel #googleearthengine #GEE #Compositing #coast #globe #global #model #modeling #detection #marine #terrestrial #ecosystems #knowledgebased #framework #spatialanalysis #spatiotemporal #QAQC

  12. S2Coast-2023 - The First Global 10-Meter Resolution #Coastline Dataset Derived From Enhanced #Sentinel2 Composite #Imagery Using #GoogleEarthEngine
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    doi.org/10.1016/j.rse.2025.115 <-- shared paper
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    zenodo.org/records/17092775 <-- shared data
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    “HIGHLIGHTS:
    • Developed a GEE-based global coastline detection framework (S2Coast).
    • HWLSentinel-2 serves as a unified and stable indicator for global coastline detection.
    • The S2Coast-2023 coastline dataset is generated from annual Sentinel-2 imagery.
    • Pixel-level accuracy compared with VHR-based OpenStreetMap coastlines..."
    #GIS #spatial #mapping #RemoteSensing #CoastalResearch #ClimateChange #EarthObservation #Globalcoastlinemapping #Senitinel #googleearthengine #GEE #Compositing #coast #globe #global #model #modeling #detection #marine #terrestrial #ecosystems #knowledgebased #framework #spatialanalysis #spatiotemporal #QAQC

  13. S2Coast-2023 - The First Global 10-Meter Resolution #Coastline Dataset Derived From Enhanced #Sentinel2 Composite #Imagery Using #GoogleEarthEngine
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    doi.org/10.1016/j.rse.2025.115 <-- shared paper
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    “HIGHLIGHTS:
    • Developed a GEE-based global coastline detection framework (S2Coast).
    • HWLSentinel-2 serves as a unified and stable indicator for global coastline detection.
    • The S2Coast-2023 coastline dataset is generated from annual Sentinel-2 imagery.
    • Pixel-level accuracy compared with VHR-based OpenStreetMap coastlines..."
    #GIS #spatial #mapping #RemoteSensing #CoastalResearch #ClimateChange #EarthObservation #Globalcoastlinemapping #Senitinel #googleearthengine #GEE #Compositing #coast #globe #global #model #modeling #detection #marine #terrestrial #ecosystems #knowledgebased #framework #spatialanalysis #spatiotemporal #QAQC

  14. S2Coast-2023 - The First Global 10-Meter Resolution #Coastline Dataset Derived From Enhanced #Sentinel2 Composite #Imagery Using #GoogleEarthEngine
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    doi.org/10.1016/j.rse.2025.115 <-- shared paper
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    • Developed a GEE-based global coastline detection framework (S2Coast).
    • HWLSentinel-2 serves as a unified and stable indicator for global coastline detection.
    • The S2Coast-2023 coastline dataset is generated from annual Sentinel-2 imagery.
    • Pixel-level accuracy compared with VHR-based OpenStreetMap coastlines..."
    #GIS #spatial #mapping #RemoteSensing #CoastalResearch #ClimateChange #EarthObservation #Globalcoastlinemapping #Senitinel #googleearthengine #GEE #Compositing #coast #globe #global #model #modeling #detection #marine #terrestrial #ecosystems #knowledgebased #framework #spatialanalysis #spatiotemporal #QAQC

  15. S2Coast-2023 - The First Global 10-Meter Resolution Dataset Derived From Enhanced Composite Using
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    doi.org/10.1016/j.rse.2025.115 <-- shared paper
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    zenodo.org/records/17092775 <-- shared data
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    “HIGHLIGHTS:
    • Developed a GEE-based global coastline detection framework (S2Coast).
    • HWLSentinel-2 serves as a unified and stable indicator for global coastline detection.
    • The S2Coast-2023 coastline dataset is generated from annual Sentinel-2 imagery.
    • Pixel-level accuracy compared with VHR-based OpenStreetMap coastlines..."

  16. „Wirtualny satelita” od Google. AlphaEarth Foundations widzi więcej i dokładniej niż kiedykolwiek

    Google DeepMind oraz Google Earth Engine zaprezentowały AlphaEarth Foundations – nowy, fundamentalny model sztucznej inteligencji, który ma zrewolucjonizować sposób, w jaki monitorujemy i analizujemy zmiany na powierzchni Ziemi.

    Narzędzie działa jak „wirtualny satelita”, łącząc dane z wielu źródeł, aby stworzyć spójny i niezwykle szczegółowy obraz naszej planety.

    Nowy model AI rozwiązuje dwa kluczowe problemy w obserwacji Ziemi: przeciążenie danymi oraz niespójność informacji pochodzących z różnych satelitów. AlphaEarth Foundations integruje petabajty danych – od optycznych zdjęć satelitarnych, przez radar, po symulacje klimatyczne – w jedną, zunifikowaną cyfrową reprezentację. Analizuje całą powierzchnię lądową i wody przybrzeżne Ziemi z precyzją do kwadratów o boku 10 metrów.

    Kluczową innowacją jest tworzenie bardzo kompaktowych podsumowań danych, które wymagają 16 razy mniej miejsca na dysku niż w przypadku innych testowanych systemów AI. Jak podaje Google, w testach porównawczych model AlphaEarth Foundations był stale najdokładniejszy, osiągając średnio o 24% niższy wskaźnik błędu niż inne testowane modele.

    Our new AI model AlphaEarth Foundations is mapping the planet in astonishing detail. 🌏🔍

    Scientists will now be able to track the impact of deforestation, monitoring crop health, and more – significantly faster, thanks to our new datasets. 🧵 pic.twitter.com/rbojUifykg

    — Google DeepMind (@GoogleDeepMind) July 30, 2025

    Dane dostępne dla wszystkich

    Aby przyspieszyć badania i umożliwić nowe zastosowania, Google udostępnia roczne zbiory danych wygenerowane przez model w ramach publicznego zestawu „Satellite Embedding dataset” w Google Earth Engine. Dzięki temu naukowcy, rządy i organizacje pozarządowe mogą prowadzić zaawansowane analizy, często przy użyciu zaledwie kilku linijek kodu.

    Z danych korzysta już ponad 50 organizacji na całym świecie, w tym Organizacja Narodów Zjednoczonych do spraw Wyżywienia i Rolnictwa (FAO), Group on Earth Observations (GEO) oraz czołowe uniwersytety, jak Stanford czy Oregon State University.

    „Zestaw danych Satellite Embedding rewolucjonizuje naszą pracę, pomagając krajom w mapowaniu niezbadanych dotąd ekosystemów – jest to kluczowe dla ustalenia priorytetów w działaniach na rzecz ochrony przyrody” – mówi Nick Murray, dyrektor Global Ecology Lab na James Cook University i lider projektu Global Ecosystems Atlas.

    Innym przykładem jest organizacja MapBiomas, która wykorzystuje dane AlphaEarth do mapowania brazylijskich ekosystemów i analizowania zmian w rolnictwie. „Ten zestaw danych może odmienić sposób, w jaki pracuje nasz zespół – mamy teraz nowe możliwości tworzenia map, które są dokładniejsze, precyzyjniejsze i szybsze w produkcji” – powiedział Tasso Azevedo, założyciel MapBiomas. Google opublikowało również wideo (załączone powyżej z postu na X), na którym można zobaczyć, jak model radzi sobie z „widzeniem” przez chmury w Ekwadorze czy mapowaniem złożonej powierzchni Antarktydy.

    #AI #AlphaEarthFoundations #Google #GoogleDeepMind #GoogleEarthEngine #MapBiomas #mapowanie #news #obserwacjaZiemi #sztucznaInteligencja #zmianyKlimatu

  17. „Wirtualny satelita” od Google. AlphaEarth Foundations widzi więcej i dokładniej niż kiedykolwiek

    Google DeepMind oraz Google Earth Engine zaprezentowały AlphaEarth Foundations – nowy, fundamentalny model sztucznej inteligencji, który ma zrewolucjonizować sposób, w jaki monitorujemy i analizujemy zmiany na powierzchni Ziemi.

    Narzędzie działa jak „wirtualny satelita”, łącząc dane z wielu źródeł, aby stworzyć spójny i niezwykle szczegółowy obraz naszej planety.

    Nowy model AI rozwiązuje dwa kluczowe problemy w obserwacji Ziemi: przeciążenie danymi oraz niespójność informacji pochodzących z różnych satelitów. AlphaEarth Foundations integruje petabajty danych – od optycznych zdjęć satelitarnych, przez radar, po symulacje klimatyczne – w jedną, zunifikowaną cyfrową reprezentację. Analizuje całą powierzchnię lądową i wody przybrzeżne Ziemi z precyzją do kwadratów o boku 10 metrów.

    Kluczową innowacją jest tworzenie bardzo kompaktowych podsumowań danych, które wymagają 16 razy mniej miejsca na dysku niż w przypadku innych testowanych systemów AI. Jak podaje Google, w testach porównawczych model AlphaEarth Foundations był stale najdokładniejszy, osiągając średnio o 24% niższy wskaźnik błędu niż inne testowane modele.

    Our new AI model AlphaEarth Foundations is mapping the planet in astonishing detail. 🌏🔍

    Scientists will now be able to track the impact of deforestation, monitoring crop health, and more – significantly faster, thanks to our new datasets. 🧵 pic.twitter.com/rbojUifykg

    — Google DeepMind (@GoogleDeepMind) July 30, 2025

    Dane dostępne dla wszystkich

    Aby przyspieszyć badania i umożliwić nowe zastosowania, Google udostępnia roczne zbiory danych wygenerowane przez model w ramach publicznego zestawu „Satellite Embedding dataset” w Google Earth Engine. Dzięki temu naukowcy, rządy i organizacje pozarządowe mogą prowadzić zaawansowane analizy, często przy użyciu zaledwie kilku linijek kodu.

    Z danych korzysta już ponad 50 organizacji na całym świecie, w tym Organizacja Narodów Zjednoczonych do spraw Wyżywienia i Rolnictwa (FAO), Group on Earth Observations (GEO) oraz czołowe uniwersytety, jak Stanford czy Oregon State University.

    „Zestaw danych Satellite Embedding rewolucjonizuje naszą pracę, pomagając krajom w mapowaniu niezbadanych dotąd ekosystemów – jest to kluczowe dla ustalenia priorytetów w działaniach na rzecz ochrony przyrody” – mówi Nick Murray, dyrektor Global Ecology Lab na James Cook University i lider projektu Global Ecosystems Atlas.

    Innym przykładem jest organizacja MapBiomas, która wykorzystuje dane AlphaEarth do mapowania brazylijskich ekosystemów i analizowania zmian w rolnictwie. „Ten zestaw danych może odmienić sposób, w jaki pracuje nasz zespół – mamy teraz nowe możliwości tworzenia map, które są dokładniejsze, precyzyjniejsze i szybsze w produkcji” – powiedział Tasso Azevedo, założyciel MapBiomas. Google opublikowało również wideo (załączone powyżej z postu na X), na którym można zobaczyć, jak model radzi sobie z „widzeniem” przez chmury w Ekwadorze czy mapowaniem złożonej powierzchni Antarktydy.

    #AI #AlphaEarthFoundations #Google #GoogleDeepMind #GoogleEarthEngine #MapBiomas #mapowanie #news #obserwacjaZiemi #sztucznaInteligencja #zmianyKlimatu

  18. „Wirtualny satelita” od Google. AlphaEarth Foundations widzi więcej i dokładniej niż kiedykolwiek

    Google DeepMind oraz Google Earth Engine zaprezentowały AlphaEarth Foundations – nowy, fundamentalny model sztucznej inteligencji, który ma zrewolucjonizować sposób, w jaki monitorujemy i analizujemy zmiany na powierzchni Ziemi.

    Narzędzie działa jak „wirtualny satelita”, łącząc dane z wielu źródeł, aby stworzyć spójny i niezwykle szczegółowy obraz naszej planety.

    Nowy model AI rozwiązuje dwa kluczowe problemy w obserwacji Ziemi: przeciążenie danymi oraz niespójność informacji pochodzących z różnych satelitów. AlphaEarth Foundations integruje petabajty danych – od optycznych zdjęć satelitarnych, przez radar, po symulacje klimatyczne – w jedną, zunifikowaną cyfrową reprezentację. Analizuje całą powierzchnię lądową i wody przybrzeżne Ziemi z precyzją do kwadratów o boku 10 metrów.

    Kluczową innowacją jest tworzenie bardzo kompaktowych podsumowań danych, które wymagają 16 razy mniej miejsca na dysku niż w przypadku innych testowanych systemów AI. Jak podaje Google, w testach porównawczych model AlphaEarth Foundations był stale najdokładniejszy, osiągając średnio o 24% niższy wskaźnik błędu niż inne testowane modele.

    Our new AI model AlphaEarth Foundations is mapping the planet in astonishing detail. 🌏🔍

    Scientists will now be able to track the impact of deforestation, monitoring crop health, and more – significantly faster, thanks to our new datasets. 🧵 pic.twitter.com/rbojUifykg

    — Google DeepMind (@GoogleDeepMind) July 30, 2025

    Dane dostępne dla wszystkich

    Aby przyspieszyć badania i umożliwić nowe zastosowania, Google udostępnia roczne zbiory danych wygenerowane przez model w ramach publicznego zestawu „Satellite Embedding dataset” w Google Earth Engine. Dzięki temu naukowcy, rządy i organizacje pozarządowe mogą prowadzić zaawansowane analizy, często przy użyciu zaledwie kilku linijek kodu.

    Z danych korzysta już ponad 50 organizacji na całym świecie, w tym Organizacja Narodów Zjednoczonych do spraw Wyżywienia i Rolnictwa (FAO), Group on Earth Observations (GEO) oraz czołowe uniwersytety, jak Stanford czy Oregon State University.

    „Zestaw danych Satellite Embedding rewolucjonizuje naszą pracę, pomagając krajom w mapowaniu niezbadanych dotąd ekosystemów – jest to kluczowe dla ustalenia priorytetów w działaniach na rzecz ochrony przyrody” – mówi Nick Murray, dyrektor Global Ecology Lab na James Cook University i lider projektu Global Ecosystems Atlas.

    Innym przykładem jest organizacja MapBiomas, która wykorzystuje dane AlphaEarth do mapowania brazylijskich ekosystemów i analizowania zmian w rolnictwie. „Ten zestaw danych może odmienić sposób, w jaki pracuje nasz zespół – mamy teraz nowe możliwości tworzenia map, które są dokładniejsze, precyzyjniejsze i szybsze w produkcji” – powiedział Tasso Azevedo, założyciel MapBiomas. Google opublikowało również wideo (załączone powyżej z postu na X), na którym można zobaczyć, jak model radzi sobie z „widzeniem” przez chmury w Ekwadorze czy mapowaniem złożonej powierzchni Antarktydy.

    #AI #AlphaEarthFoundations #Google #GoogleDeepMind #GoogleEarthEngine #MapBiomas #mapowanie #news #obserwacjaZiemi #sztucznaInteligencja #zmianyKlimatu

  19. So it seems from the lack of responses to my previous post fediscience.org/@jgomezdans/11 that no one is using the #Copernicus #DataSpace via #STAC. I guess most academic #geo peeps use #GoogleEarthEngine or just download the data files directly? Is STAC only really used by commercial #satellite "bros"?

  20. So it seems from the lack of responses to my previous post fediscience.org/@jgomezdans/11 that no one is using the #Copernicus #DataSpace via #STAC. I guess most academic #geo peeps use #GoogleEarthEngine or just download the data files directly? Is STAC only really used by commercial #satellite "bros"?

  21. So it seems from the lack of responses to my previous post fediscience.org/@jgomezdans/11 that no one is using the #Copernicus #DataSpace via #STAC. I guess most academic #geo peeps use #GoogleEarthEngine or just download the data files directly? Is STAC only really used by commercial #satellite "bros"?

  22. So it seems from the lack of responses to my previous post fediscience.org/@jgomezdans/11 that no one is using the #Copernicus #DataSpace via #STAC. I guess most academic #geo peeps use #GoogleEarthEngine or just download the data files directly? Is STAC only really used by commercial #satellite "bros"?

  23. So it seems from the lack of responses to my previous post fediscience.org/@jgomezdans/11 that no one is using the #Copernicus #DataSpace via #STAC. I guess most academic #geo peeps use #GoogleEarthEngine or just download the data files directly? Is STAC only really used by commercial #satellite "bros"?

  24. Descubren nuevas especies de nematodos en Costa Rica

    San José, 29 nov (elmundo.cr) – Investigadores de la Universidad Nacional (UNA) descubrieron nuevas especies de nematodos anillados en Costa Rica, aportando valiosos conocimientos a la agricultura mundial. El coordinador del Laboratorio de Nematología de la U [...]

    #AgriculturaSostenible #CienciaYTecnología #GoogleEarthEngine #NematodosEnCostaRica #NuevosNematodos #RedesDeConocimiento #Tendencias #UniversidadNacional

    elmundo.cr/tendencias/descubre

  25. #30DayMapChallenge Day 23: Memory
    This map by Noel Gorelick, co-founder of #GoogleEarthEngine & newest Kontur team member, combines Hansen Global Tree Cover/Loss dataset & 80+ workshop locations (from memory) that helped Earth Engine "map" its impact 🌲🌍.
    #30DayMapChallenge2024

  26. #30DayMapChallenge Day 23: Memory
    This map by Noel Gorelick, co-founder of #GoogleEarthEngine & newest Kontur team member, combines Hansen Global Tree Cover/Loss dataset & 80+ workshop locations (from memory) that helped Earth Engine "map" its impact 🌲🌍.
    #30DayMapChallenge2024

  27. This has been a long time coming, and not the end of it either. The slow squeeze of Google Earth Engine has started.

    First came the commercial offerings, now they are pushing people by default to Google Cloud (i.e. have your credit card on the ready).

    For those on the free tier, you will see less capacity (stronger quota). And, you will be squeezed, again and again. The market uptake is high enough, so the free ride is over.

    #GoogleEarthEngine #GEE #Google #enshitification

  28. This has been a long time coming, and not the end of it either. The slow squeeze of Google Earth Engine has started.

    First came the commercial offerings, now they are pushing people by default to Google Cloud (i.e. have your credit card on the ready).

    For those on the free tier, you will see less capacity (stronger quota). And, you will be squeezed, again and again. The market uptake is high enough, so the free ride is over.

    #GoogleEarthEngine #GEE #Google #enshitification

  29. This has been a long time coming, and not the end of it either. The slow squeeze of Google Earth Engine has started.

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  30. This has been a long time coming, and not the end of it either. The slow squeeze of Google Earth Engine has started.

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  31. This has been a long time coming, and not the end of it either. The slow squeeze of Google Earth Engine has started.

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