11 интересных фактов о Google Maps

Хоть «яблочная» компания и старается всеми возможными и невозможными способами избавиться от любого присутствия Google на своих устройствах, надо признать, что получается у нее это не очень хорошо. Не будет приложений от Google на устройствах Apple из коробки — установим из App Store. Но как бы Apple не любила Google, в частности, их картографический сервис — это не значит, что для нас он не представляет никакого интереса.

В этой небольшой статье я предлагаю вам прочитать некоторые весьма интересные факты о Google Maps, которые, возможно, вы раньше не знали.

1. Сколько весят Google Maps?

Общий вес Google Maps, учитывая все возможные режимы просмотров, составляет более 20 петабайт данных, что равняется примерно 21 миллиону гигабайт или, если вам так легче, 20 500 терабайт.

2. Как часто обновляются изображения на картах от Google?

Изображения обновляются в зависимости от наличия новых данных (например, аэрофотоснимков, фотографий со спутника и так далее). Как правило, обновление происходит каждые две недели. Изображения Street View обновляются так быстро, как это возможно, так как это зависит от гораздо большего количества факторов (например, погода, условия для вождения и так далее).

3. Как на Google Maps происходит изменение «нежелательного» контента?

По словам представителей Google, бывают случаи, когда пользователи сообщают о нечетких или неприятных моментах, которые попали на Google Maps (как правило, это касается Street View). Тогда, команда картографического сервиса старается как можно быстрее найти этот эпизод на картах и, если есть необходимость, принять некие меры по решению этой ситуации. Все запросы пользователей регулярно отслеживаются и, само собой, пользователи незамедлительно получают ответы на свои жалобы.

4. Как Google размывает лица?

Конечно, это делается не вручную. У Google есть специальные сервисы, которые автоматически «размывают» лица и номерные знаки. Тем самым, поисковый гигант заботится о защите частной жизни людей. Кроме того, любой пользователь может потребовать дополнительного размывания, если считает, что его частная жизнь может быть нарушена. Ну а аэрофотоснимки, само собой, предоставляют гораздо менее четкое разрешение, чем снимки Street View.

5. Чьи спутники используются для создания снимков для Google Maps?

Спутниковые снимки для Google Maps и Google Earth компания получает от множества сторонних поставщиков и источников. В то же время, эта информация доступна любому, кто приобретет на нее права у тех же источников и поставщиков.

6. Почему некоторые области на картах замазаны?

Те компании, кто владеет спутниками, которые и делают фотографии для Google, могут размывать определенные участки по своему усмотрению. Так, правительства могут ходатайствовать владельцам спутников, чтобы размыть определенные участки, например, где расположены секретные объекты или военные базы.

А сервис Street View и вовсе доступен только для дорог общего пользования и для частных центров, которые участвую в партнерской программе Street View.

7. Музеи каких стран вы можете посетить с помощью Street View?

На данный момент Google сотрудничает более чем с несколькими тысячами представителей всевозможного бизнеса в восьми странах, что позволяет поисковому гиганту провести технологию Street View даже внутрь зданий. Подобные возможности, на данный момент, доступны в США, Великобритании, Австралии, Новой Зеландии, Франции, Канаде, Ирландии и Нидерландах.

А с помощью проекта Art Google, вы сможете посмотреть коллекции более чем 156 музеев по всему миру.

8. Сколько изображений использовалось в Street View за всю историю?

Начиная с 2007 года, команда Street View использовала для своего сервиса несколько десятков миллионов изображений, для этого им пришлось проехать более 5 миллионов километров по всевозможным дорогам в совершенно разных местах.

9. Какая камера используется для создания снимков для Street View?

Изначально для сервиса Street View использовались камеры с гораздо более низкими показателями, но сейчас по улицам ездят автомобили с камерами, в которых содержится около 15 линз, а качество съемки достигает 65 мегапикселей.

10. Почему при просмотре мы не видим никаких швов?

15 линз в камере, которая используется для съемки фотографий для Street View, позволяют производить съемку в различных направлениях. Команде остается лишь выравнить фотографии и совместить их вместе, чтобы создать красивый и непрерывный 360-градусный панорамный образ.

11. Как работает команда Google Maps в тех местах, куда не могут проехать автомобили Street View?

В дополнение к парку автомобилей, команда Google Maps использует трехколесные велосипеды, тележки и снегоходы.

По материалам mashable.com

Как часто обновляется Google Планета Земля?

Google Планета Земля — ​​это онлайн-программа и инструмент для просмотра Земли в 3D. Вы можете повернуть земной шар и побывать в любом месте, не выходя из дома.

Вы можете не только увидеть Землю сверху, но и прогуляться по ее улицам. Вам может быть интересно, как Google Планета Земля собирает все эти изображения.

Мы расскажем вам, как Google Earth получает свои изображения и как часто обновляется Google Earth.

Что такое Google Планета Земля?

Google Планета Земля позволяет просматривать 3D-представление Земли. Вы можете свободно поворачивать земной шар и увеличивать масштаб, чтобы исследовать места. Кроме того, вы можете ввести имя, адрес или координаты местоположения.

Это отличается от Google Maps. «Карты Google — это то, что вам нужно. Google Планета Земля означает потеряться», — говорит Гопал Шах, менеджер по продуктам Google Планета Земля.

Вы также можете совершить виртуальное путешествие по миру с помощью Google Планета Земля .

Google Планета Земля сочетает в себе все мощные картографические инструменты Google. Вы можете увидеть названия мест, направления, данные о погоде и многое другое, все в инструменте.

Вы можете не только просматривать плоские спутниковые изображения, но и наклонять камеру, чтобы получить трехмерную перспективу. Это не доступно везде, но это фантастический опыт для крупных городов и ландшафтов.

Google Планета Земля доступна для браузеров и рабочих столов. Версия для ПК предлагает больше функциональности, поэтому ее следует использовать, если вы хотите максимально использовать возможности Google Планета Земля. Однако Google в конечном итоге планирует сделать версию браузера де-факто выбором.

История Google Планета Земля

Технология Google Планета Земля была разработана компанией Intrinsic Graphics до начала тысячелетия. Компания сосредоточилась на библиотеках программного обеспечения для 3D-игр и разработала демонстрацию вращающегося шара, которую можно расширить.

Внутренняя графика распространяется на другую компанию под названием Keyhole, которая продала картографическое программное обеспечение компаниям в таких областях, как городское планирование и оборона. Компания боролась, пока не достигла соглашения с CNN. Логотип Keyhole был выделен во время анализа вторжения в Ирак в 2003 году, что дало им необходимый импульс для рекламы.

Год спустя более 25% поисковых запросов в Google были на картах или направлениях, поэтому Google купил Keyhole и продолжил создавать Google Планета Земля.

Как собираются изображения Google Планета Земля?

Google Планета Земля собирает изображения с помощью различных методов, таких как спутниковая съемка, аэрофотосъемка и фотосъемка улиц.

Спутники предлагают 2D глобальное видение Земли. Эти изображения собираются через множество разных третьих лиц. При просмотре Google Планета Земля посмотрите внизу экрана, и вы увидите информацию об авторских правах. Это говорит вам, какая компания (или компании) предоставила эти изображения.

Для трехмерной фотографии Google летает на специальном самолете со множеством установленных камер, способных получать необходимые данные и детали. Это возможно только в тех областях, где это разрешено местными и федеральными правилами.

Снимки улиц — это то, что вы, возможно, знаете из Карт Google. Это собирается из автомобилей, на которых установлены камеры, которые буквально управляют и захватывают изображения.

Как часто обновляется Google Планета Земля?

Google Планета Земля не предоставляет живые изображения, поэтому вы не можете увеличить свое текущее местоположение и сказать привет камере. Вместо этого он создает полное изображение Земли, объединяя миллионы статических изображений.

Google собирает некоторые из своих изображений от третьих лиц, поэтому скорость, с которой она может обновлять части Google Планета Земля, зависит от других.

Нет программы для частоты, с которой Google Планета Земля обновляет свои изображения, и существуют различные факторы, которые следует учитывать. Вот основные из них.

1. Расположение

Области интереса или высокой плотности, скорее всего, будут обновлены, чем сельские деревни. Это потому, что эти области подвержены серьезным изменениям, а также потому, что эти области наиболее часто просматриваются и просматриваются пользователями.

Например, Нью-Йорк часто будет обновляться изображениями с высокой детализацией, потому что Google может летать на своих самолетах для сбора изображений, и будет много сторонних компаний для предоставления спутниковых изображений.

2. Безопасность

Некоторые местоположения редко или никогда не обновляются по соображениям безопасности. Изображения этих мест могут быть старыми, размытыми или полностью затемненными. Это часто связано с запросами правительств или личными исками.

Google может также прекратить обновление определенной области, если обнаружит, что изображения используются для военной разведки или преступления. То же самое относится к зонам, где нет полетов, и зонам конфликтов.

3. Время и деньги

Время и деньги — это скудные ресурсы. Когда вы увеличиваете масштаб изображения в Google Планета Земля до точки, где вы можете видеть свой автомобиль очень четко припаркованным на подъездной дорожке, тогда это работа аэрофотосъемки. Однако, если ваш дом представляет собой едва заметное коричневое пятно на фоне психоделического размытия, то это работа спутника, подвешенного над экватором.

Очевидно, что эти самолеты занимают некоторое время, чтобы выполнить те миссии обновления фотографии. Они также управляются рядом частных компаний, а не самим Google, поэтому сбор всех этих изображений занимает еще больше времени.

Мало того, что это занимает время, но также стоит денег, чтобы собрать эти изображения, скомпилировать их, отредактировать и загрузить их.

4. Погода

Нет смысла фотографировать место, которое постоянно покрыто облаками. Там было бы нечего видеть! Таким образом, иногда Google может потребоваться время, чтобы получить четкие снимки, которые не сдерживаются временем.

Примером этого является Лондон. Когда Google хочет летать на своем самолете, чтобы делать фотографии с высоким разрешением, ему приходится долго ждать, чтобы сделать фотографии, когда нет дождя или покрыто.

Запросить обновление для изображений Google Планета Земля

Вы можете попросить Google обновить изображение в Google Earth.

Сначала перейдите в область, которую вы хотите видеть обновленной. Поэтому необходимо использовать инструмент обратной связи. В версии браузера щелкните значок три горизонтальных линий, а затем нажмите кнопку Обратной связи. На рабочем столе перейдите в « Справка»> «Отправить отзыв» .

В текстовое поле введите: Я хотел бы рекомендовать обновление изображений.

Google заполняет эти запросы, чтобы понять интерес пользователей. Отправка запроса обратной связи не гарантирует, что изображение будет обновлено в ближайшее время, поскольку оно по-прежнему зависит от таких факторов, как доступность третьих лиц и погодные условия.

Как просматривать исторические изображения Google Earth

Вы должны использовать настольную версию Google Планета Земля, если вы хотите просматривать исторические изображения.

Для этого перейдите в область, где вы хотите увидеть исторические изображения. Затем нажмите на значок часов на верхней панели инструментов.

Это помещает курсор в верхний левый угол экрана. Нажмите и перетащите этот ползунок для перемещения между различными диапазонами дат. В отдаленных или менее населенных частях мира, скорее всего, будет меньше диапазонов дат.

Поскольку Google Планета Земля собирает свои изображения из различных наборов, показанный диапазон дат является первым из этого набора. Наведите курсор на Землю и посмотрите на информацию о дате изображений в нижней части экрана, чтобы увидеть точную дату обновления для этого раздела.

Также помните, что 3D-здания не исчезают автоматически при просмотре старых изображений. Это означает, что вы увидите такие вещи, как «Лондонский глаз», строительство которого завершилось в 2000 году, и которое появилось рядом с изображениями Лондона 1945 года. Чтобы решить эту проблему, снимите флажок « 3D-здания» в разделе « Уровни », чтобы скрыть их для точности.

Визуализируйте свой дом с помощью Google Планета Земля

Google Планета Земля — ​​невероятно мощный инструмент. Нам повезло, что мы можем увидеть некоторые из чудес и скрытых уголков мира одним щелчком мыши. По мере обновления он будет продолжать оставаться отличной исторической записью о том, как изменилась наша Земля.

Для получения дополнительных советов по использованию Google Планета Земля вы можете узнать , как с помощью Google Планета Земля просматривать ваш дом со спутника .

Прочитайте статью полностью: как часто обновляется Google Планета Земля?

Связанный

Как обновить карты google. Как узнать, когда обновлялись спутниковые снимки на гугл-картах

Определение даты съемки спутниковых данных, распространяемых через сервисы Google

Заметка о том, как быстро определить дату съемки данных распространяемых Google.

Google Maps и Google Earth предоставляют доступ к значительному количеству спутниковой съемки сделанной камерами высокого разрешения (подробнее о данных и о сервисах Google).

Данная статья иллюстрирует, как, используя Google Earth, можно определить точную дату получения конкретного снимка.

Загрузим Google Earth

Найдем снимок, для которого необходимо определить дату его получения:

Теперь, откроем, если она еще не открыта, панель Layers (Слои) и найдем группу слоев DigitalGlobe Coverage (Primary Database\More\DigitalGlobe Coverage):

Последовательным включением/выключением каждого из слоев, добьемся появления на снимке его границ:

У каждого появившегося полигона должен также присутствовать маркер, нажав на который, можно получить краткую информацию о снимке:

Подробную информацию можно получить нажав на ссылку Preview расположенную в появляющемся информационном окне. При нажатии на ссылку откроется встроенный браузер Google Earth, удобнее, скопировав оттуда ссылку открыть ее в обычном браузере. Где изучить подробную информацию о снимке, которая поможет быстро найти его оригинальную версию.

Обсудить в форуме Комментариев — 5

Последнее обновление: March 14 2011

Возможности Google Фото, о которых не сказали

Недавно на конференции Google I/O был представлен новый сервис Google Фото с улучшенной методикой систематизации файлов, но некоторые вещи на основной презентации просто не успели обговорить.

Давайте же разберемся вместе с The Next Web, что интересного может делать обновленное приложение.

После главной части конференции Google рассказала, что делает Photos особенным для людей, увлекающихся фотографией. Сейчас об этом и поговорим.

Сервис абсолютно бесплатен, более того корпорация предоставляет вам неограниченное облачное хранилище изображений. Однако у всего есть предел, поэтому вы можете хранить там только те изображения, которые не превышают 16 мегапикселей, в противном случае они просто сжимаются до нужного размера, при этом остаются визуально идентичны оригиналу. Размер и тип файла значения не имеют.

Google не будет делать резервные копии ваших фотографий в исходном разрешении, но вы можете сделать это с помощью Google Drive или жесткого диска. После успешного сохранения изображений в облаке, сервис предлагает вам удалить данные файлы с устройства, чтобы освободить на нём память.

Еще одна впечатляющая особенность Google Фото — сервис может распознавать на фотографиях людей и локацию. Если у вас есть много изображений одного человека, то программа создаст для них собственную метку. С местами та же история.

Чтобы присвоить какому-то человеку отдельный тег, сервис использует распознавание лиц. Сканируя ваши фотографии и находя на них одинаковое лицо, Google Фото осознает, что вы проявляете особый интерес к данному человеку, и может даже распознать его лицо в разном возрасте. После чего расставит изображения в хронологическом порядке.

Такая же технология распространяется и на другие вещи. Животные (конкретные виды) тоже могут быть идентифицированы. Приложение даже может понять, когда вы фотографируетесь в одном и том же месте, вне зависимости от того, были ли у вас включены геоданные.

Подобный результат был достигнут благодаря машинному обучению. Также, как и поисковая система, Google Фото может распознать разные типы животных и знает более 250000 достопримечательностей по всему миру.

Одной из причин, почему Google сканирует ваш архив, являются старые изображения. Если вы сделали фотографию с Эйфелевой башней пять лет назад, то на ней точно нет географической метки. Также и старые семейные фото с собакой могут быть отсканированы и определены, автоматически получая собственный тег.

Поиск в приложении стал еще одной причиной анализа изображений. Если вы в приложении Google Фото ищете «золотой ретривер», то выйдут те самые старые фотографии, т.к. сервис отсканировал и распознал на них… золотого ретривера.

Это также относится и к более общим группам вещей, таких как пляж или велосипед. Функция сканирования помогает вам искать даже при офлайн поиске и получить те же результаты, как и при подключении к облаку.

В приложении по-прежнему можно изменять изображения, но теперь сервис еще лучше понимает, что вы пытаетесь сделать при редактировании. Также при выделении элементов Google Фото может предугадать, что именно может стать целью выделения.

Предположим, вы сфотографировали друга, но его лицо оказалось не в центре кадра, и требуется обрезать изображение.

Google Фото знает, что это у нас не всегда хорошо получается, поэтому приложение может выделить лицо и затемнить фон.

Карты Google — обновление

Аналогично можно затемнить или осветлить целых людей на фотографии, изменить тон кожи или интересно оформить какие-либо объекты.

Такое умное редактирование основано на содержании изображения. В то время как продвинутые пользователи мучаются с ручными настройками, обычные пользователи Google Фото просто используют умные инструменты.

Сканируя фотографию и узнавая, где вы находитесь, Google Фото замечает, что некоторые снимки можно совместить в один панорамный. Это может быть использовано, когда вы, скажем, были на пляже и сделали несколько фотографий заката, но не успели использовать режим панорамы. При желании, конечно, можно удалить «склейку», и у вас останутся первоначальные снимки.

Если достаточное количество фотографий и/или видео были сделаны в одном месте, Google Фото сделает для вас небольшой видеомонтаж. Вы даже можете изменить музыку или фильтр в нем, которые также будут автоматически изменены.

Вместо полных роликов, Google Фото выбирает только части видео, чтобы они подходили под музыкальный ряд, и вставляет их в монтаж.

Если вы пошли на мероприятие, которое выглядело уныло из-за погоды, но получили уйму удовольствия, то Google Фото может создать монтаж подстать вашему настроению, применив светлый фильтр и позитивную музыку в нем. Сервис даже может выбрать для этого фотографии, где вы больше всего улыбались.

Google Фото оказался действительно впечатляющим сервисом, о котором мы многое не услышали на Google I/O. Надеемся, что дали вам более качественное представление о новых функциях Photos. Делайте фотографии, а все остальное он сделает за вас.

GoogleGoogle I/O 2015google photosgoogle фото

Наш сервис постоянно модернизируется, чтобы сделать просмотр спутниковой карты России наиболее удобным и простым для пользователей.

Где следить за обновлениями на Гугл картах?

Мы работаем для вас и стараемся снабжать вас только нужной информацией. Поэтому мы будем рады увидеть от вас отзывы о нашем сервисе.

Вид России со спутника

Внимание!!! Если Вы не видите Россию со спутника на карте, нажмите кнопку «Найти».

Описание спутниковой карты России

Немного истории

Человечество издавна занимается картографией, потому что карты имеют огромную ценность: они незаменимые источники наглядной информации о местоположении объектов в народнохозяйственной, культурной и оборонной деятельности.

В наше время работа по составлению карт становится заметно легче, благодаря новым технологиям, в частности, спутниковой навигации.

Что она из себя представляет

Спутниковая карта России представляет собой совокупность фотографий высокого качества, снятых из космоса искусственными спутниками Земли, с ее помощью можно рассмотреть снимки не только больших городов, но и маленьких поселков, вообще, почти любого объекта нашей необъятной страны.

Сейчас уже трудно представить нашу жизнь без спутниковых карт: где же мы будем смотреть состояние пробок или просто искать нужный нам адрес? Спутниковая навигация находится в постоянном развитии и с каждым годом предоставляет нам новые и новые сервисы.

Как пользоваться

Предлагаем вашему вниманию сервис для онлайн просмотра спутниковой карты России, но не в реальном времени, с очень простой и удобной навигацией: карту можно увеличивать и уменьшать с помощью «+» и «-», передвигать в необходимое место. Существует режим просмотра карты как непосредственно вид России со спутника или же схематично.

«Корпорация добра» решила обновить свои сервисы Google Maps и Google Earth и показать поверхность Земли в еще более реалистичном и подробном виде, с повышенной детализацией. Это первое обновление карт с 2013 года.

Google обновила сервисы Google Maps и Google Earth и добавила новые детализированные карты Земли. Качественные снимки были сделаны с помощью спутника NASA Landsat 8, который вывели на орбиту 3 года назад. К слову, именно в 2013 году и были залиты последние карты поверхности нашей планеты.

Три года назад снимки для сервисов Maps и Earth были сделаны старой версией спутника – Landsat 7, который с 2003 года показывает некорректно. 13 лет назад произошел аппаратный сбой спутника, что привело к появлению полосок на снимках. Ниже показана одна и та же карта, но с разницей в три года, до аппаратного сбоя Landsat и после него, разница очевидна.

Как узнать когда обновится спутниковая яндекс карта моего региона

А теперь взгляните на снимки Нью-Йорка. Как думаете, какой из них был сделан с помощью Landsat 8? Качество, цветовая гамма и детализация просто нереальные.

Для собирания всех новых снимков в одно целое, понадобилось 43 тысячи компьютеров в вычислительном облаке «Гугл». На работу ушла неделя и 6 млн процессорных часов. В общей сложности, было обработано примерно 1 петабайт полученных данных.

Спутниковая карта мира

Карта мира со спутника. Исследуйте спутниковую карту мира онлайн в реальном времени. Подробная карта мира создана на основе спутниковых снимков высокого разрешения. В максимальном приближении спутниковая карта мира позволяет детально изучить улицы, отдельные дома и достопримечательности мира.

Перетащите файлы сюда

Карта мира со спутника легко переключается в режим обычной карты (схема).

Спутниковые карты стран мира

Что делать если вы попали в другой город и не знаете, как попасть в нужное место? Ещё до недавнего времени, единственным способом ориентирования являлась обычная бумажная карта, но с глобальным развитием возможностей интернета, всё стало гораздо проще. Сейчас, если вам нужно попасть в определённое место, вам нужно просто воспользоваться спутниковыми картами.

Использовать карту мира со спутника может любой человек, и абсолютно бесплатно. Спутниковые карты очень просты и удобны в использовании. Это связано с тем, что при разработке карт, основной акцент делался на их доступность.

Также, если вы не знаете, как выглядит, то или иное здание, в этом случае стоит воспользоваться функцией панорама, которая в точности покажет изображение выбранной местности. К слову, качество снимков находится на очень высоком уровне, возникает ощущение, что вы находитесь там, в реальном времени. Поэтому если вы ни разу не были в Париже, срочно воспользуйтесь функцией панорамы, и совершите виртуальную прогулку по улицам этого чудесного города.

Кроме того, если вы выбираете сервис google map, то у вас появиться возможность просматривать 3-D карты, правда, предварительно вам нужно будет подключить специальный модуль.

Борис Хвостиченко, менеджер по продуктам Google в России

Мы получаем много вопросов о том, как обновляются спутниковые снимки на Картах Google. Сегодня мы хотели бы рассказать об этом поподробнее.

У нас есть единая база спутниковых изображений для всего мира, и существует регулярный процесс их обновления. Мы постоянно получаем новые снимки от наших поставщиков, проверяем их качество (отсутствие облаков, цвет, яркость и четкость снимка) и каждые две недели выкладываем обновления в нашу базу. Сразу после этого новые снимки появляются в Google Earth, а через несколько недель — на Картах Google. За обновлениями можно следить на нашем англоязычном блоге LatLong по тегу imagery , а также с помощью вот этого KML-файла .

Благодаря размерам России, какая-то ее часть все время получает новые снимки. Например, 2-го ноября мы существенно обновили Смоленск, а 16-го ноября достаточно большую часть Москвы (стало видно, что гостиница Россия почти разобрана) и Московской области, Ленинградскую область, Рязань, Ульяновск, Киров, Саратов и Владивосток, где видна подготовка к саммиту АТЭС, в т.ч. строительство моста на о. Русский .

Гостиница Россия в Москве до обновления

Гостиница Россия в Москве после обновления

Остров Русский до обновления

Остров Русский после обновления

Конечно, мы бы хотели постоянно делать новые снимки для всей земной поверхности, но как вы понимаете, есть некоторые сложности из-за того, что спутники летают по заранее определенным траекториям. Во время пролета спутника никто не может обеспечить хорошую погоду над объектом съемки. Поэтому в городах, которые часто покрыты облаками (например, Санкт-Петербург или Хельсинки), далеко не всегда время пролета спутника совпадает с солнечным днем. Помимо этого мы не используем снимки, сделанные зимой, ночью и при прочих плохих условиях.

Иногда системы контроля ошибаются, поэтому если вы заметили некачественное спутниковое изображение на наших картах, напишите об этом в

Хоть «яблочная» компания и старается всеми возможными и невозможными способами избавиться от любого присутствия Google на своих устройствах, надо признать, что получается у нее это не очень хорошо. Не будет приложений от Google на устройствах Apple из коробки — установим из App Store. Но как бы Apple не любила Google, в частности, их картографический сервис — это не значит, что для нас он не представляет никакого интереса.

В этой небольшой статье я предлагаю вам прочитать некоторые весьма интересные факты о , которые, возможно, вы раньше не знали.

1. Сколько весят Google Maps?

Общий вес Google Maps, учитывая все возможные режимы просмотров, составляет более 20 петабайт данных, что равняется примерно 21 миллиону гигабайт или, если вам так легче, 20 500 терабайт.

2. Как часто обновляются изображения на картах от Google?

Изображения обновляются в зависимости от наличия новых данных (например, аэрофотоснимков, фотографий со спутника и так далее). Как правило, обновление происходит каждые две недели. Изображения Street View обновляются так быстро, как это возможно, так как это зависит от гораздо большего количества факторов (например, погода, условия для вождения и так далее).

3. Как на Google Maps происходит изменение «нежелательного» контента?

По словам представителей Google, бывают случаи, когда пользователи сообщают о нечетких или неприятных моментах, которые попали на Google Maps (как правило, это касается Street View). Тогда, команда картографического сервиса старается как можно быстрее найти этот эпизод на картах и, если есть необходимость, принять некие меры по решению этой ситуации. Все запросы пользователей регулярно отслеживаются и, само собой, пользователи незамедлительно получают ответы на свои жалобы.

4. Как Google размывает лица?

Конечно, это делается не вручную. У Google есть специальные сервисы, которые автоматически «размывают» лица и номерные знаки. Тем самым, поисковый гигант заботится о защите частной жизни людей. Кроме того, любой пользователь может потребовать дополнительного размывания, если считает, что его частная жизнь может быть нарушена. Ну а аэрофотоснимки, само собой, предоставляют гораздо менее четкое разрешение, чем снимки Street View.

5. Чьи спутники используются для создания снимков для Google Maps?

Спутниковые снимки для Google Maps и Google Earth компания получает от множества сторонних поставщиков и источников. В то же время, эта информация доступна любому, кто приобретет на нее права у тех же источников и поставщиков.

6. Почему некоторые области на картах замазаны?

Те компании, кто владеет спутниками, которые и делают фотографии для Google, могут размывать определенные участки по своему усмотрению. Так, правительства могут ходатайствовать владельцам спутников, чтобы размыть определенные участки, например, где расположены секретные объекты или военные базы.

А сервис Street View и вовсе доступен только для дорог общего пользования и для частных центров, которые участвую в партнерской программе Street View.

7. Музеи каких стран вы можете посетить с помощью Street View?

На данный момент Google сотрудничает более чем с несколькими тысячами представителей всевозможного бизнеса в восьми странах, что позволяет поисковому гиганту провести технологию Street View даже внутрь зданий. Подобные возможности, на данный момент, доступны в США, Великобритании, Австралии, Новой Зеландии, Франции, Канаде, Ирландии и Нидерландах.

А с помощью проекта Art Google, вы сможете посмотреть коллекции более чем 156 музеев по всему миру.

8. Сколько изображений использовалось в Street View за всю историю?

Начиная с 2007 года, команда Street View использовала для своего сервиса несколько десятков миллионов изображений, для этого им пришлось проехать более 5 миллионов километров по всевозможным дорогам в совершенно разных местах.

9. Какая камера используется для создания снимков для Street View?

Изначально для сервиса Street View использовались камеры с гораздо более низкими показателями, но сейчас по улицам ездят автомобили с камерами, в которых содержится около 15 линз, а качество съемки достигает 65 мегапикселей.

10. Почему при просмотре мы не видим никаких швов?

15 линз в камере, которая используется для съемки фотографий для Street View, позволяют производить съемку в различных направлениях. Команде остается лишь выравнить фотографии и совместить их вместе, чтобы создать красивый и непрерывный 360-градусный панорамный образ.

11. Как работает команда Google Maps в тех местах, куда не могут проехать автомобили Street View?

В дополнение к парку автомобилей, команда Google Maps использует трехколесные велосипеды, тележки и снегоходы.

По материалам mashable.com

Многих пользователей интересуют спутниковые карты онлайн, дающие возможность с высоты птичьего полёта насладиться видом любимых мест нашей планеты. В сети существует достаточно количество таких сервисов, при этом всё их многообразие не должно вводить в заблуждение – большинство таких сайтов используют классический API от «Google Maps». Тем не менее, существует также ряд ресурсов, использующих свой собственный инструментарий для создания спутниковых карт высокого качества. В данном материале я расскажу о лучших спутниковых картах высокого разрешения доступных онлайн в 2017-2018 году, а также поясню, как ими пользоваться.

При создании спутниковых карт земной поверхности обычно используются как снимки из космических спутников, так и фото со специальных летательных аппаратов, позволяющих проводить фотосъёмку на высоте птичьего полёта (250-500 метров).

Созданные таким образом спутниковые карты высочайшего качества разрешения регулярно обновляются, и обычно снимки с них имеют возраст не более 2-3 лет.

Большинство сетевых сервисов не имеют возможностей для создания своих собственных спутниковых карт. Обычно в них используется карты с других, более мощных, сервисов (обычно это Гугл Мапс). При этом внизу (или вверху) экрана вы сможете найти упоминание об авторских правах какой-либо компании на демонстрацию данных карт.

Просмотр спутниковых карт реального времени ныне не доступен для обычного пользователя, так как подобный инструментарий используется преимущественно в военных целях. Пользователям доступны карты, фотографии для которых сделаны на протяжении последних месяцев (а то и лет). Стоит понимать, что какие-либо военные объекты могут быть намеренно заретушированы с целью их скрытия от заинтересованных лиц.

Перейдём к описанию сервисов, позволяющих нам насладиться возможностями спутниковых карт.

Google Карты — вид из космоса в высоком разрешении

Bing Maps – сервис спутниковых карт онлайн

Среди картографических онлайн сервисов достойного качества нельзя пройти стороной мимо сервиса «Bing Maps» («Карты Бинг»), являющего детищем компании «Майкрософт». Как и другие описанные мной ресурсы, данный сайт предоставляет довольно качественные фото поверхности, созданные с помощью спутниковой и аэрофотосъёмки.

Сервис «Bing Maps» — один из наиболее популярных картографических сервисов в США

Функционал сервиса схож с уже описанными выше аналогами:

При этом с помощью кнопки поиска вы сможете определить онлайн местонахождение конкретного спутника, а кликнув на какой-либо спутник на карте вы получить краткую информацию о нём (страна, размер, дата запуска и так далее).

Заключение

Для отображения спутниковых карт высокого разрешения в режиме онлайн стоит воспользоваться одним из перечисленных мной сетевых решений. Наибольшую популярность в общемировом масштабе имеет сервис «Карты Гугл», потому рекомендую использовать данный ресурс для работы со спутниковыми картами онлайн. Если же вас интересует просмотр геолокаций на территории РФ, то лучше использовать инструментарий «Яндекс.Карты». Частота их обновлений в отношений нашей страны превосходит аналогичную частоту от «Гугл Мапс».

IKEA годами покупала незаконно вырубленный в России лес

Компания IKEA в течение многих лет продавала детскую мебель из дерева, которое было незаконно вырублено в лесах России. Об этом говорится в расследовании Earthsight, пишет «Настоящее Время».

Организация подсчитала, что потребители покупали продукцию IKEA из сомнительной российской древесины каждые две минуты.

Расследователи под прикрытием посещали лесозаготовки, анализировали спутниковые снимки, официальные документы, протоколы судов и таможенные данные. Они выяснили, что поставки леса, которые покупала IKEA, контролируются компаниями, которые принадлежат одному из 50 самых богатых политиков России Евгению Бакурову – депутату Иркутского законодательного собрания.

Леса, по данным издания, вырубались под предлогом санитарной рубки. Впоследствии суды признавали разрешения на рубку незаконными, но во время судебных процессов компании Бакурова продолжали вырубку леса.

Один из участников расследования, независимый эксперт в области устойчивого лесопользования Денис Смирнов, рассказал «Новой газете», что к крупнейшему мировому ретейлеру мебели IKEA расследователей привели сразу три сложные цепочки. Одна из таких цепочек связана с продажей древесины в Китай. По словам самого Бакурова, на китайской стороне велась первичная переработка кругляка, после чего древесина поступала на фабрики-поставщики IKEA, расположенные в провинции Шаньдун около города Циндао. Оттуда продукция распространялась по всему миру по сети магазинов IKEA.

Другая цепочка связана с фирмой «Успех», которая находится в Братске – через стенку от компании Бакурова «ЭкспортЛес». Она производит в том числе пиломатериалы, заготовку для мебельного щита и сам мебельный щит. Заготовку для мебели, изготовленную из бакуровской древесины, «Успех» отправлял через Владивосток в Индонезию, на остров Ява, где работает компания PT Karya Sutarindo – многолетний партнер IKEA. Она производит детскую мебель. По словам директора компании «Успех», доля икеевских заказов составляла от 50 до 70% в объеме поставок предприятия.

В самой компании IKEA после обращения расследователей не признали закупку незаконной древесины, при этом отметили, что они проводили анализ поставок из Сибири, включая рассматриваемую цепочку, и приняли решение прекратить закупки оттуда. В заявлении от 29 июня IKEA сообщила о полном прекращении закупок древесины, полученной в результате санитарных рубок на Дальнем Востоке и в Сибири.

По словам Дениса Смирнова, в последние 20 лет санитарные рубки леса в России – это лишь способ заготовки ценной древесины в тех местах, где промышленные рубки либо запрещены, либо ограничены, в том числе на особо охраняемых природных территориях и в защитных лесах. То есть в большинстве случаев назначение санитарной рубки – это способ обойти запреты.

Эксперты подсчитали, что на Иркутскую область приходится около 12% древесины, заготовленной в России по санрубкам за последние 10 лет. В отдельные годы этот показатель достигал 17%. То есть Иркутская область – регион-лидер.

Бакуровские компании с 2009 по 2020 год под видом санитарных рубок вырубили около 15 тысяч гектаров, говорит Смирнов. Это 21 428 футбольных полей и больше территории национального парка «Лосиный остров».

Областная и природоохранная прокуратуры, по словам расследователя, начиная с 2014 года и по 2021-й вполне успешно оспаривали законность дополнительных соглашений, увеличивающих объем рубок, главным образом за счет незаконно назначенных санитарных рубок. Но оспаривали они соглашения через два-три года после их заключения, а за это время компании успевали «освоить» больший – а чаще всего весь – объем санитарных рубок. Пока прокуратура эти допсоглашения оспаривала, заключались новые.

Рассмотрение дел в арбитражных судах само по себе также не останавливало рубок. Процессы в отношении компаний Бакурова растягивались в среднем на четыре месяца, все это время компании могли вырубать лес. Лишь в трех судебных разбирательствах из одиннадцати прокуратура ходатайствовала о применении обеспечительных мер в виде запрета на заготовку древесины. И только в двух случаях эти обеспечительные меры были приняты.

После решения суда об отмене дополнительных соглашений, разрешающих увеличить объемы заготовки, у компаний Бакурова оставалась возможность подать апелляцию. Ее рассмотрение также занимало порядка четырех месяцев. То есть дополнительные восемь месяцев лесорубы для себя выигрывали чисто на судах, рассказывает Денис Смирнов.

Лучшие 9 бесплатных источников спутниковых данных [обновление 2021 г.] — SkyWatch

1. Google Earth — бесплатный доступ к изображениям высокого разрешения (спутниковые и аэрофотоснимки)

Google Earth предлагает бесплатный доступ к некоторым из спутниковых изображений самого высокого разрешения, хотя Изображения с самым высоким разрешением фактически получены с самолетов. Большинство данных в Google Earth было получено за последние 3-4 года. Если вам интересно увидеть изображения нашего меняющегося мира, Google Timelapse также станет отличным бесплатным инструментом.

Плюсы: бесплатно (для некоммерческих приложений), большая библиотека (весь мир), учетная запись не требуется, легко просматривается, доступно несколько разрешений.

Минусы: последних изображений могут быть недоступны, их нельзя загрузить, другие лицензии и цены для коммерческих приложений.

Идеально для: любителей, просматривающих фотографии разных уголков мира.

2. Sentinel Hub — просмотр данных Sentinel

Sentinel Hub — один из наиболее часто используемых порталов для доступа к спутниковым данным. Через Sentinel Hub пользователи могут получить доступ ко всем продуктам Sentinel, как только они станут доступны. Это также включает в себя кладезь исторических (архивных) спутниковых снимков.Sentinel Hub также предоставляет пользователям доступ к продуктам Landsat и MODIS.

Sentinel-2 предлагает 10-метровое разрешение в красном, зеленом, синем и ближнем инфракрасном диапазоне, что в настоящее время является наилучшим доступным разрешением для бесплатных спутниковых изображений. Его 12 спектральных диапазонов варьируются от прибрежных до диапазонов SWIR. С двумя спутниками, вращающимися вокруг Земли, Sentinel-2 охватывает весь земной шар и каждые 5 дней предлагает новые изображения местности.

Через Sentinel Hub пользователи также могут получить доступ к данным Sentinel-1, в настоящее время единственному бесплатному набору данных SAR (диапазон C).SAR означает радар с синтезированной апертурой и широко используется в приложениях, требующих постоянного мониторинга и обнаружения изменений во времени (особенно потому, что SAR позволяет получать изображения днем ​​и ночью, а также сквозь облака). Он также широко используется для интерферометрии (оседание и колебание грунта, измеряемые в миллиметрах с течением времени), морского мониторинга (обнаружение судов, корреляция с AIS для обнаружения темных целей, незаконного рыболовства и контрабанды), а также поляриметрии (классификация земного покрова, урожая картирование, картирование лесов, биомасса, влажность почвы).

Плюсы: Один из самых популярных наборов данных, доступных в настоящее время, и с 5-дневной периодичностью повторных посещений самые близкие люди могут получить бесплатные спутниковые снимки в реальном времени. Отличные форумы и образовательные ресурсы, чтобы узнать больше о спутниковых данных. Заявление об ограничении ответственности: SkyWatch в настоящее время имеет контракт с ESA на обслуживание набора инструментов SNAP и форумов пользователей SNAP. Они потрясающие и совершенно бесплатные. Мы рекомендуем вам их использовать.

Минусы: Доступ только к продуктам с открытыми данными.Даже на расстоянии 10 м разрешение недостаточно четкое для многих приложений, таких как подсчет автомобилей, мониторинг строительства, слежение за самолетами и т. Д.

Идеально для: Исследователей и ученых с ограниченным бюджетом и предыдущим пониманием геопространственных данных.

Обновление 135 миллионов км² изображений с высоким разрешением + запуск GL JS v2

Мы только что обновили 135 000 000 км² спутниковых изображений Maxar, лидера отрасли в области коммерческих спутниковых изображений высокого разрешения.Это самая крупная на сегодняшний день покупка базовой карты Maxar Vivid Basic, обеспечивающая полное обновление всех спутниковых изображений Mapbox. И выглядит потрясающе! Возникает очевидный вопрос: какие 14 миллионов км² не обновились? Спойлер, немного Антарктиды и Гренландии.

Это означает, что мы обновляем изображения для всего мира. Новые данные поступают со спутников Maxar WorldView — самых современных инструментов наблюдения Земли с самым высоким разрешением в своем роде, за исключением спутников-шпионов, о которых мы не знаем.

Чтобы получить представление о масштабе данных, спутник Maxar WorldView-3 может собирать достаточно изображений, чтобы покрыть всю Францию ​​каждый день! И это только один из нескольких продвинутых спутников, которые собирали изображения для Vivid Basic, глобальной базовой карты изображений Maxar. Vivid Basic имеет собственное разрешение 50 см и предлагает баланс валюты и визуальной эстетики. Сложенный вместе, это свежий, визуально согласованный и красивый портрет нашей планеты.

Сочетание качества изображения, объема изображения и его давности — в сочетании с запуском GL JS v2 — преображает возможности интерактивной карты.Это разрешение не только позволяет нам перейти на уровень масштабирования 18, но и при z19, z20 и т. Д. Мы плавно увеличиваем масштаб данных, чтобы они продолжали отображаться на карте. Этот снимок позволяет читать разметку взлетно-посадочной полосы, подсчитывать автомобили и грузовые контейнеры и заглядывать внутрь строящихся зданий. А его красивые цвета и текстуры делают его идеальным для поиска достопримечательностей, навигации во время поездки и даже планирования похода или поездки.

Эти изображения в сочетании с новым веб-SDK GL JS v2 представляют собой основу для создания полностью настраиваемых карт для Интернета и мобильных устройств.Добавьте в Mapbox Tiling Service (MTS), и это позволяет обрабатывать массивные наборы данных в пользовательские векторные наборы листов, непрерывно обновляя карты по мере изменения данных. MTS создает и обновляет данные с помощью распределенной и параллельной обработки, что означает, что данные обрабатываются намного быстрее, чем это возможно при стандартной настройке с одним сервером.

Эта покупка у Maxar просто потрясающая для нашего продукта. Чтобы оценить масштабы этой покупки в исторической перспективе, прочтите о некоторых предыдущих обновлениях, которые мы считали крупными в свое время:

● Обновление 8.2 миллиона км² спутниковых изображений высокого разрешения (14 июля 2017 г.)

● Три миллиона км² изображений сверхвысокого разрешения (27 октября 2015 г.)

Мы продвигаем эти данные в реальном времени по мере их обработки и завершим все к началу января. Оцените некоторые из потрясающих изменений, которые это новое изображение вносит на нашу карту, а также несколько красивых изображений со всего мира:

Ранее плоские изображения оживают с помощью 3D GL-JS

Полные города появляются из старых, Снимки в низком разрешении над Тайхэ, Китай:

Отдельные полосы изображений исчезают за пределами Ченнаи, Индия:

Новые функции появляются с обновлениями в Манчестере, Великобритания

Сплошная вырубка в Amazon, Бразилия:

Как часто обновляются Карты Google? Когда он будет обновлен дальше?

Вы когда-нибудь искали свой дом, школу или другое интересное место на Google Maps, увеличивали масштаб и восклицали: «Привет! Это не то, на что сейчас похоже! » Может быть, вы установили или сняли бассейн, или старый красный сарай вашего соседа сгорел два года назад, но все же сохранился старый вид собственности.Что с этим? Карты Google не обновляются в режиме реального времени и даже не с большой частотой. Фактически, для некоторых мест карты могут быть устаревшими на годы! Многие люди задавались вопросом, как часто обновляются Карты Google и как узнать, когда они будут обновляться в следующий раз для определенного места. В этой статье рассказывается, как работают Google Карты, Google Планета Земля и Google Street View и как часто они обновляются.

Общие сведения о Google Maps

Прежде чем углубляться в частоту обновлений Google Maps, вы должны хотя бы немного понять, как это работает.Карты Google являются частью более крупной программы «Google Планета Земля» и наиболее часто используемой частью Google Планета Земля. Компании, туристические сайты и т. Д. Прикрепляют карты к своим веб-сайтам, чтобы показать свое местоположение и то, как туда добраться. Карты Google предоставляют маршруты, которые помогут вам в путешествии.

Карты Google включают изображения Google Планета Земля и добавляют улицы и шоссе, поскольку это его основная цель — помочь вам добраться до пункта назначения. Карты Google также увеличивают масштаб не только на Земле, но и в небольших районах города.Чем больше вы увеличиваете масштаб, тем больше улиц вы видите. Расширенные изображения, созданные в Google Планета Земля, как подробнее обсуждается ниже, обеспечивают четкие результаты при уменьшении масштаба до определенных дорог. Хотя Карты не отображают реальные изображения и не показывают линейные изображения дорог, они хорошо служат цели. С этого момента Google Street View должен обрабатывать детали, которые подробнее обсуждаются ниже.

Когда обновляются Карты Google?

У Google нет фиксированного расписания обновлений для Карт Google , а если и есть, то эта информация не публикуется.Тем не менее, частота обновления зависит от того, какая часть мира отображается в результате сбора эмпирических данных. Конечно, одновременно отображаются несколько областей. В небольших густонаселенных частях континентальной части США обновления происходят не реже, чем каждую неделю . Для более изолированных мест частота может быть такой низкой, как каждые пару месяцев, лет или даже дольше . В любом случае, в нижней строке , вы не можете узнать, когда ваш район будет обновлен в Google Maps , хотя вы можете увидеть, куда пойдет Просмотр улиц в следующем — подробнее об этом позже.

Согласно блогу Google Планета Земля в 2016 году, чем больше людей в месте, тем чаще его обновляют. В таких городах, как Нью-Йорк, Вашингтон, округ Колумбия, Лос-Анджелес и других важных городских районах США, обновляется больше, чем в небольших городах . Сельские районы, в том числе большая часть Соединенных Штатов за пределами побережья, обновляются гораздо медленнее, только когда что-то считается достаточно важным для обновления. Например, если новая застройка вырастает с десятками домов там, где когда-то было поле, Google быстро обновит эту часть карты, чтобы гарантировать пользователям не только возможность видеть, что вокруг них, но и новые. адреса своих друзей.

Более мелкие вещи, в том числе примеры, такие как ваш новый пул, не считаются достаточно важными для Google, чтобы обновить их содержание . В этом есть смысл, особенно с учетом того, как часто миллиарды людей во всем мире меняют дома или задние дворы. В конце концов, эти районы не нужны для путешествий.

Общие сведения о Google Планета Земля

Google Планета Земля использует спутниковые фотографии, полученные со спутников НАСА и Landsat 8 Геологической службы США (USGS).Эти инструменты предлагают очень подробные виды, охватывающие почти всю поверхность планеты. Google получает доступ к этим изображениям и использует сложный алгоритм для обнаружения облачного покрова и замены облачных областей предыдущими кадрами, чтобы получить непрерывный обзор мира. Вся эта информация помещается в копию Google Earth Engine, которая обрабатывает все данные и создает карту.

Программа Landsat финансируется государством, но данные, которые она собирает, доступны для всего мира. Ученые, исследователи, экологические группы и сотрудники Google — это всего лишь некоторые люди, которые получают доступ к информации, чтобы больше узнать о Земле и о том, как она меняется с течением времени.Согласно Google, данные, которые они собирают из программы Landsat, составляют почти петабайт или 700 триллионов пикселей. Потребовалось бы почти миллиард компьютерных мониторов с разрешением 1280 × 960, чтобы отобразить сразу всю карту!

Общие сведения о Google Street View

Как и в случае с обычной программой Google Maps, Google не публикует точное расписание обновлений для Google Street View . Как и в случае с Картами, частота обновления Street View будет зависеть от района, в котором вы живете. Google постоянно обновляет районы метро из-за оборота зданий, ресторанов, компаний и т. Д.Однако, если вы живете в сельской местности, часто нет необходимости обновлять Просмотр улиц, пока не пройдет несколько лет. Помните, что просмотр улиц включает в себя полностью укомплектованный автомобиль, оснащенный видеокамерой стоимостью в тысячи долларов, едущий по дорогам, поэтому не удивляйтесь, если просмотр улиц обновляется каждые полдесятилетия или дольше в вашем районе.

Расписание Google для просмотра улиц

Хотя вы не можете получить конкретное расписание, когда и где Просмотр улиц будет снимать изображения с земли, вы можете увидеть запланированные области, которые появятся на , на определенной веб-странице Карт Google.Эта страница является хорошим индикатором того, где был Google Street View и где он будет дальше. Вот как им пользоваться.

1. Доступ к веб-странице просмотра улиц на Картах Google.
2. Прокрутите немного вниз, и вы увидите раздел с текущим месяцем и годом. Выберите страну из «раскрывающихся» вариантов , чтобы увидеть, что Google будет сканировать в следующий раз, используя свои технологически оборудованные автомобили.
3. Нажмите «Узнать больше» , чтобы разбить расписание на определенные области, например города в США.S.

Предоставляемая информация идет только до уровня города , а график включает месячный диапазон для каждой области . Тем не менее, Google Street View не сообщит вам, в каких частях города будет обновлено , но вы, по крайней мере, увидите общий временной интервал.

Другие функции обновления в Google Maps

Google ранее добавлял функцию под названием «Передача местоположения», которая позволяет вам делиться своим местоположением с друзьями и отслеживать друзей в режиме реального времени, когда они делятся с вами своим местоположением.Карты Google также добавили такой контент, как поддержка встроенного музыкального плеера (Spotify, Apple Music и т. Д.), Спидометр и сообщения об авариях, чтобы сделать платформу более мощной, чем когда-либо. Эти функции регулярно обновляются.

Еще более полезное дополнение — возможность найти парковку в вашем городе. Во время путешествия вы должны видеть закругленную букву «P» в различных точках на карте. Это действие покажет вам, где есть парковка, чтобы помочь вам безопасно ориентироваться. Кроме того, на ваших маршрутах также отображаются другие значки, такие как отчеты об авариях, скоростные ловушки, строительство и даже объездные пути.Эти функции также обновляются, и они делают это почти каждый день, потому что люди ежедневно взаимодействуют с Картами.

В заключение, Google Планета Земля, Карты и Просмотр улиц работают вместе, чтобы предоставлять видимые местоположения. Карты и просмотр улиц предоставляют интегрированные карты дорог и обновленные ситуации, которые помогут вам легче добраться до пункта назначения. Просмотр улиц разбивает Карты на более подробную информацию, чтобы увидеть виды, как если бы вы идете по улице, и хотя вы не можете получить точное расписание, когда местоположение или собственность будут отображены в просмотре улиц, вы можете, по крайней мере, увидеть, что площади планируются на основе ежемесячного диапазона.Что касается Google Планета Земля и Карты, вы не можете просматривать какое-либо расписание для получения обновленных просмотров.

Спутниковые снимки — ключ к работе приложений Google Earth

15.04.2021 12144 Просмотры 98 классов

Одна из наиболее полных фотографий нашей изменяющейся планеты теперь доступна широкой публике. Благодаря тесному сотрудничеству между Google Планета Земля, ЕКА, Европейской Комиссией, НАСА и Геологической службой США, 24 миллиона спутниковых снимков за последние 37 лет были встроены в новый слой Google Планета Земля, создавая новый, доступный для исследования взгляд на время. на нашей планете.

В крупнейшем обновлении Google Планета Земля с 2017 года пользователи теперь могут открывать нашу планету в совершенно новом измерении — времени. Благодаря новой функции под названием Timelapse в Google Планета Земля пользователи могут стать свидетелями почти четырех десятилетий изменений на всей планете. Обновление покажет наглядные свидетельства радикальных изменений, происходящих в нашем мире, включая последствия изменения климата и поведения человека.

Теперь пользователи могут путешествовать по миру, исследуя постоянно меняющиеся очертания береговых линий, следить за ростом мегаполисов, отслеживать вырубку лесов и многое другое.По каждой теме Google Планета Земля проведет вас с гидом, чтобы лучше понять изменения на планете и то, как люди их переживают.

Ребекка Мур, директор Google Earth, сказала: «Это обновление стало возможным благодаря открытым данным, предоставленным программой Европейского Союза Copernicus и ее спутниками Sentinel, а также NASA и программой Landsat Геологической службы США. Коперник. Миссия по созданию изображений с высоким разрешением Sentinel-2 была неотъемлемой частью разработки новой функции Timelapse в Google Планета Земля и уникального глобального обзора, который мы теперь предоставляем людям во всем мире.

Морис Боржо, руководитель отдела науки, приложений и климата Программы наблюдения Земли ЕКА, прокомментировал: «Использование данных Copernicus Sentinel позволяет миллионам людей исследовать изменения на Земле. Спутники позволяют нам пойти еще дальше! Мы анализируем все аспекты изменений на нашей планете, будь то природные или антропогенные, и их влияние на климат ».

Sentinels — это группа специализированных спутников, принадлежащих ЕС, предназначенных для доставки большого количества данных и изображений, которые являются центральными для экологической программы Европейского Союза Copernicus.Миссия по созданию изображений высокого разрешения Copernicus Sentinel-2, которая использовалась в основном для наблюдения за землей, сыграла ключевую роль в улучшении Timelapse и ее функциональности.

Острый взгляд на Землю

Copernicus Sentinel-2 — это полярно-орбитальная миссия, основанная на созвездии двух идентичных спутников на одной орбите, разнесенных на 180 ° для оптимального покрытия и доставки данных. Сочетание высокого разрешения, новых спектральных возможностей, ширины полосы обзора 290 км и частых посещений обеспечивает беспрецедентные виды Земли каждые пять дней с пространственным разрешением 10 м.

Эта новая возможность покадровой съемки потребовала значительного времени и включала «обработку пикселей» в Earth Engine, платформе Google для геопространственного анализа. Для добавления анимированных изображений Timelapse в Google Earth было собрано более 20 миллионов спутниковых изображений с 1984 по 2020 годы. В общей сложности потребовалось более 2 миллионов часов обработки на тысячах машин в Google Cloud, чтобы сплести 20 петабайт спутниковых изображений в единую видеомозаику размером 4,4 пикселя.

Чтобы изучить Timelapse, пользователи могут использовать панель поиска, чтобы выбрать любое место на планете, где они хотят видеть движение времени.В Google Планета Земля будут добавляться замедленные снимки ежегодно в течение следующего десятилетия по мере появления новых спутниковых снимков.

Чтобы изучить этот новый слой в Google Планета Земля, перейдите в Timelapse.

Нравиться

Спасибо за лайк

Вам уже понравилась эта страница, вам может понравиться только один раз!

изображений высокого разрешения теперь бесплатно на GFW

В сентябре 2020 года правительство Норвегии объявило о заключении контракта, обеспечивающего публичный доступ к спутниковым изображениям тропических лесов с высоким разрешением.Никогда еще у общественности не было открытого доступа к спутниковым снимкам с таким высоким пространственным и временным разрешением. Но что означают эти непредвиденные данные для мониторинга лесов? Как это будет способствовать достижению наших целей по сокращению обезлесения в тропиках и восстановлению лесных ландшафтов?

Снимки с высоким разрешением на сумму более 40 миллионов долларов теперь доступны бесплатно

В рамках этого нового контракта компания Planet, занимающаяся съемкой Земли, предоставит бесплатный публичный доступ к спутниковым снимкам с 5-метровым разрешением, охватывающим весь регион тропических лесов, которые будут обновляться ежемесячно. .Любой человек может просмотреть мозаику — подборку самых четких изображений, сделанных в прошлом месяце — на таких веб-сайтах, как Global Forest Watch (GFW). Более технически подкованные пользователи могут загружать данные прямо с Planet для проведения анализа и создания производных картографических продуктов. Контракт оценивается в 43 миллиона долларов США и заключен на двухлетний период с возможностью продления еще на два года.

При разрешении 5 метров мы можем наблюдать за одним деревом

Существующие системы мониторинга лесов, включая GFW, в основном полагаются на свободно доступные изображения среднего разрешения (10-30 метровых пикселей), полученные от программы NASA Landsat или Sentinel Европейского космического агентства. .В этом масштабе мы можем с разумной точностью определить места вырубки лесов и — в течение более длительных периодов — места, где леса снова выросли. Landsat делает полную картину Земли каждые восемь дней, хотя может потребоваться много месяцев или даже лет, чтобы получить пригодное для использования изображение в областях с высокой облачностью, включая множество тропических лесов.

При разрешении 5 метров мы можем видеть изменения в лесах в масштабе одного дерева. Более того, созвездие Planet, состоящее из более чем 150 микроспутников, ежедневно снимает всю Землю, что значительно увеличивает шансы на получение ежемесячных изображений без облачности.

Высокое пространственное и временное разрешение изображений Planet открывает мир возможностей для мониторинга лесов. Теперь можно обнаружить мелкомасштабные и краткосрочные изменения в лесах, такие как деградация из-за выборочных рубок. Возможно, мы сможем более точно отслеживать районы с меньшим количеством деревьев, такие как засушливые леса бразильского Серрадо или африканского Сахеля. Восстановление лесов, которое часто включает в себя более мелкие и постепенные изменения древесного покрова, может быть легче отслеживать. Мы также сможем лучше отображать посевы и другие виды землепользования, которые заменяют леса, что даст нам лучшее понимание того, что вызывает обезлесение.

Снимки планеты Республики Конго показывают, почему за деградацией лесов сложно следить со спутника. Незначительные последствия выборочной вырубки можно увидеть в марте, но к июню полог леса снова закрывается, стирая свидетельства беспокойства, которые можно увидеть со спутников. Image © 2020 Planet Labs Inc.

Означают ли более достоверные данные более безопасные леса?

Наблюдателям за лесом по всему миру кажется, что мы только что выиграли в лотерею. Но у нас еще есть над чем работать. Это потому, что спутники не защищают и не восстанавливают леса.Люди делают. Правительство Норвегии сделало спутниковые данные высокого разрешения более доступными, чем когда-либо прежде. Теперь нам нужен широкий круг участников — академические исследователи, правоохранительные органы, группы гражданского общества, журналисты и сообщества коренных народов — чтобы применять эти данные таким образом, чтобы поддерживать усилия по сохранению и восстановлению. Это потребует значительных инноваций и инвестиций помимо 43 миллионов долларов, которые были потрачены на покупку снимков.

GFW поддержит эти усилия, обеспечив универсальный доступ к изображениям с помощью нашего набора инструментов, число которых превышает 1.Только в 2019 году на веб-сайте Global Forest Watch, мобильном приложении Forest Watcher и GFW Pro 5 миллионов человек. Изображения могут быть легко использованы для поддержки постоянного мониторинга, расследования, защиты, планирования и правоприменения. Например, изображения с высоким разрешением можно использовать для быстрой проверки и определения приоритетности предупреждений о вырубке лесов, генерируемых на основе данных Landsat, для последующих действий или предоставления визуальных доказательств обезлесения.

Мы также стремимся объединить исследовательское сообщество, чтобы определить, как эти изображения могут быть использованы для создания новых продуктов данных, которые восполнят критические пробелы в наших знаниях о тропических лесах.Можем ли мы лучше оценить деградацию лесов и связанные с ними выбросы углерода? Можем ли мы лучше идентифицировать ландшафты, предлагающие наибольший потенциал для восстановления? Можем ли мы укрепить доверие к механизмам сохранения, основанным на производительности, таким как REDD +? Я надеюсь, что данные Planet помогут нам найти ответы на некоторые из этих важных вопросов.

Мы должны действовать быстро, чтобы воспользоваться этой возможностью, наличие которой остается неопределенным в течение следующих 2–4 лет. Хотя проблемы, с которыми мы сталкиваемся, часто кажутся неразрешимыми и укоренившимися, GFW показал нам, что технологии, инновации и партнерство могут помочь проложить путь к позитивным изменениям.Я взволнован тем, что ждет в будущем.

---

---

Использование общедоступных спутниковых изображений и глубокого обучения для понимания экономического благополучия в Африке

Построение индекса богатства активов

Индекс богатства активов строится на основе ответов на набор вопросов о владении активами, которые являются общими для DHS страны и волны: количество комнат, занимаемых в доме, если в доме есть электричество, качество полов, водоснабжения и туалета, а также владение телефоном, радио, телевизором, автомобилем и мотоциклом.Такие переменные, как тип этажа, преобразуются из описаний актива в оценку от 1 до 5, указывающую на качество актива. Затем мы строим индекс активов на уровне домохозяйства из первого основного компонента этих ответов на опрос, стандартный подход в экономике развития ^13,16 . Этот индекс предназначен для отражения владения активами домохозяйств как единственного измерения, а не для прямого измерения бедности. По построению индекс имеет среднее значение, равное 0, и стандартное отклонение, равное 1, по домохозяйствам.В дополнительной таблице S4 представлены производные нагрузки для первого главного компонента.

Данные обследования получены из 43 обследований демографических и медицинских обследований (DHS), проведенных в 23 странах Африки с 2009 по 2016 годы (дополнительная таблица S1). Помимо данных об активах, каждое обследование DHS содержит координаты широты и долготы для каждой обследованной счетной области (или кластера), каждая из которых примерно эквивалентна деревне в сельской местности и району в городской местности. Мы удалили кластеры с неверными координатами GPS и кластеры, для которых нам не удалось получить спутниковые снимки, в результате чего осталось 19 669 кластеров.Чтобы защитить конфиденциальность опрошенных домохозяйств, DHS случайным образом смещает координаты GPS на расстояние до 2 км для городских кластеров и 10 км для сельских кластеров ²⁵ ; это вводит источник шума в наши обучающие данные.

Проверка индекса благосостояния

Индекс на основе PCA достаточно устойчив к методам расчета, а также к переменным, включенным в индекс. Мы сравниваем наш объединенный по странам индекс PCA с показателем, который представляет собой сумму всех принадлежащих активов, PCA, созданный только из объектов, которые принадлежат (например,грамм. ТВ, радио), а не на основе оценок качества жилья, которые являются более субъективными, и индексов активов для конкретных стран, созданных в результате проведения СПС по каждой стране отдельно. Как показано на дополнительном рис. S2, корреляции между используемым нами объединенным индексом PCA и этими альтернативными вариантами варьируются от r ² = 0,80 до r ² = 0,98.

Воспроизведение индекса благосостояния в других контекстах

Затем мы создаем аналогичные индексы активов, используя два отдельных набора внешних данных: данные переписей из стран, чьи переписи содержат вопросы о владении активами, и данные исследования уровня жизни (LSMS), проведенного Всемирным банком. .В общедоступных данных переписи из каждой страны доступна 10-процентная выборка микроданных, привязанная к второму административному уровню (примерно район или округ). Мы ориентируемся на страны с общедоступными данными, которые провели переписи в течение 4 лет после обследования DHS в нашей основной выборке и которые собрали данные об активах, аналогичные тем, которые были доступны в DHS. Мы обнаружили, что в 8 странах (Бенин, Лесото, Малави, Руанда, Сьерра-Леоне, Сенегал, Танзания и Замбия) в DHS использовались все переменные активов, за исключением мотоциклов и комнат на человека.(Используя данные DHS, мы обнаруживаем, что исходный индекс и индекс, построенный без учета этих двух переменных, имели r ² = 0,99.) Наша общая выборка переписи выявила в общей сложности 2 157 000 домохозяйств в 656 административных районах этих восьми стран .

Поскольку данные переписи имеют географическую привязку только на втором административном уровне, наборы данных DHS и переписи агрегируются по административным границам второго уровня, указанным в данных переписи. Данные переписи агрегируются с использованием весов домохозяйств переписи для построения репрезентативных средних значений по районам.Необработанное среднее значение по домохозяйствам используется для построения соответствующего значения DHS; Данные DHS и LSMS не предоставляют веса домашних хозяйств, которые позволяют построить репрезентативные оценки на субнациональном уровне.

Мы использовали данные о богатстве активов из панельных исследований LSMS для пяти стран (Малави, Нигерия, Танзания, Эфиопия и Уганда). Предоставляются координаты GPS на уровне кластера, при этом кластеры в городских районах колеблются на расстоянии до 2 км, а кластеры в сельских районах — на расстоянии до 10 км. Мы можем измерить богатство активов 9000 домашних хозяйств с течением времени с помощью данных LSMS (примерно на два порядка меньше, чем DHS), распределенных по ~ 1400 кластерам.Поскольку данные LSMS отслеживают домохозяйства с течением времени, мы создали панель на уровне деревни, используя только домохозяйства, которые существовали в первой волне интервью, удалив все вновь сформированные домохозяйства или домохозяйства, которые не были включены в более поздние обследования. Кроме того, при наличии возможности, домохозяйства, которые сообщили во втором обследовании, что они прожили в своем текущем местоположении меньше времени, чем прошло с момента первого обследования (т.е. семьи мигрантов), были удалены. Данные LSMS были обработаны, чтобы попытаться как можно точнее соответствовать нашему индексу DHS, как за счет включения тех же активов, так и за счет как можно более близкого сопоставления определений качества активов.Переменные для холодильников и мотоциклов не были доступны в данных LSMS и были исключены из индекса благосостояния LSMS. Используя данные DHS, мы обнаруживаем, что исходный индекс и индекс, построенный без учета переменных для холодильников и мотоциклов, сильно коррелировали с r ² , равным 0,974. Хотя мы не можем напрямую сравнивать индексы DHS и LSMS на уровне деревни, оценки на районном уровне из двух источников имеют значение r ² , равное 0,60.

Хотя наши данные об активах не могут использоваться для прямого построения оценок бедности — стандартные показатели бедности строятся на основе данных о потребительских расходах, которые недоступны в обследованиях DHS, — агрегированные данные о потреблении домохозяйств доступны в подмножестве только что описанных данных LSMS.По результатам шести обследований в трех странах мы обнаружили, что построенный нами индекс благосостояния довольно сильно коррелирует с логарифмическим обследованным потреблением на уровне деревни, со взвешенным значением 0,50 (дополнительный рис. S3) r ² . Эти результаты согласуются с выводами о том, что индексы активов и показатели потребления обычно очень сопоставимы ¹⁴ , и предполагают, что наш подход к прогнозированию благосостояния, возможно, может быть полезен и для прогнозирования потребления, особенно когда появляются дополнительные данные о потреблении для обучения моделей глубокого обучения. .

Спутниковые снимки

Мы получили изображения отражения поверхности Landsat и ночные огни (ночники) с центром в каждом местоположении кластера, используя архивы Landsat, доступные в Google Earth Engine. Мы использовали трехлетние медианные составные изображения отражательной способности поверхности Африканского континента Landsat, сделанные спутниками Landsat 5, Landsat 7 и Landsat 8. Для композитинга мы выбрали три трехлетних периода: 2009–11, 2012–14 и 2015–17. Каждая композиция создается путем взятия медианы каждого пикселя, свободного от облаков, доступного в течение этого трехлетнего периода.Мотивация к использованию трехлетних композитов была двоякой. Во-первых, многолетний медианный композитинг оказался успешным в аналогичных приложениях в качестве метода сбора четких спутниковых изображений ²⁶ , и даже при годичном композитинге мы продолжали отмечать существенное влияние облаков в некоторых регионах, учитывая их несовершенство. маска. Во-вторых, результат, который мы пытаемся предсказать (богатство), имеет тенденцию медленно развиваться с течением времени, и мы также хотели, чтобы наши входные данные не искажались сезонными или краткосрочными колебаниями.Изображения имеют пространственное разрешение 30 м / пиксель с семью полосами, которые мы называем мультиспектральными (МС) полосами: КРАСНЫЙ, ЗЕЛЕНЫЙ, СИНИЙ, NIR (ближний инфракрасный), SWIR1 (коротковолновый инфракрасный 1), SWIR2 (коротковолновый инфракрасный 2). ) и TEMP1 (тепловой).

Для сравнения мы также создали трехлетние медианные композиты для наших ночных снимков. Поскольку ни один спутник не фиксировал ночное освещение за все 2009–2016 гг., Мы использовали DMSP ²⁷ для композитов 2009–2011 годов и VIIRS ²⁸ для композитов 2012–14 и 2015–2017 годов.Ночные светильники DMSP имеют разрешение 30 угловых секунд на пиксель и безразмерные, тогда как ночники VIIRS имеют разрешение 15 угловых секунд на пиксель и единицы нВт · см ⁻² sr ⁻¹ . Размер изображений изменяется с использованием передискретизации ближайшего соседа, чтобы охватить ту же пространственную область, что и изображения Landsat. Из-за разницы в разрешении и несовместимости их устройств мы рассматриваем ночники DMSP и VIIRS как отдельные полосы изображения в наших моделях.

Изображения MS и NL были обработаны и экспортированы из Google Earth Engine ²⁹ в виде плиток 255 × 255, затем обрезаны по центру до 224 × 224, входного размера нашей архитектуры CNN, охватывающего 6.72 км с каждой стороны (размер пикселя Landsat 30 м × 224 пикселей = 6,72 км). Обратите внимание, что это означает, что любой кластер съемки, координаты местоположения которого искусственно смещены более чем на 4,75 км (\ (6,72 / \ sqrt {2} \)), полностью выходит за пределы пространственной протяженности спутниковых изображений. Каждая полоса нормализована так, чтобы иметь среднее значение 0 и стандартное отклонение 1 по всему набору данных. Растр богатства в Нигерии на рис. 5 был сгенерирован путем экспорта неперекрывающихся листов из Google Earth Engine с соблюдением тех же этапов обработки, что и для обучения модели.

Модели глубокого обучения

Наши модели глубокого обучения CNN используют архитектуру ResNet-18 (v2, с предварительной активацией) ³⁰ , выбранную за ее баланс компактности и высокой точности в задаче классификации изображений ImageNet ³¹ . Мы модифицируем первый сверточный слой для размещения многополосных спутниковых изображений, и мы модифицируем последний слой, чтобы вывести скаляр для регрессии. Для прогнозирования изменений в благосостоянии и «индекса различий» данных LSMS мы складываем изображения за два разных года, чтобы создать изображение 224 × 224 × (2 C ), где C — количество каналов. на одном спутниковом снимке.

Модификации первого сверточного слоя предотвращают прямую инициализацию весов, предварительно обученных в ImageNet. Вместо этого мы применяем процедуру инициализации с таким же масштабом ³² : веса для каналов RGB инициализируются значениями, предварительно обученными в ImageNet, тогда как веса для каналов не-RGB в первом сверточном слое инициализируются как среднее значение весов из каналов RGB. Затем все эти веса масштабируются на 3/ C , где C — количество каналов.Остальные уровни ResNet инициализируются своими значениями ImageNet, а веса для последнего слоя инициализируются случайным образом из стандартного нормального распределения, усеченного до ± 2. Для моделей, обученных только на полосах ночного света, мы случайным образом инициализировали веса первого слоя, используя He initialization ³³ . При прогнозировании изменений в богатстве и при прогнозировании индекса различий для данных LSMS вместо этого мы использовали случайную инициализацию, поскольку она работает лучше, чем использование инициализации ImageNet с одинаковым масштабом для проверочных наборов (см. «Перекрестная проверка»).

Модели ResNet-18 обучаются с помощью оптимизатора Adam ³⁴ и функции потерь среднего квадрата ошибки. Размер пакета составляет 64, а скорость обучения снижается в 0,96 раза после каждой эпохи. Модели обучены для 150 эпох (200 эпох для DHS за пределами страны). Модель с наивысшим значением r ² по проверке, установленной для всех эпох, используется в качестве окончательной модели для сравнения. Это делается как метод регуляризации, эквивалентный раннему останову.Мы выполнили поиск по сетке по скорости обучения (1e-2, 1e-3, 1e-4, 1e-5) и L ₂ регуляризация веса (1e-0, 1e-1, 1e-2, 1e- 3) гиперпараметры, чтобы найти модель, которая лучше всего работает на валидационной свертке. Во избежание переобучения изображения дополняются случайным переворотом по горизонтали и вертикали. Полосы, не относящиеся к ночному освещению, также подвергаются случайным настройкам яркости (изменение до 0,5 стандартного отклонения) и контрастности (изменение до 25%). Кроме того, для прогнозирования изменений в благосостоянии и индекса различий данных LSMS мы рандомизируем порядок суммирования спутниковых изображений (т.е. наложение изображения до изображения поверх или под изображением после), умножение метки на -1 всякий раз, когда изображение после укладки наверху, чтобы обозначить обратный порядок.

При использовании двух полос ночников мы устанавливаем пиксели в полосе отсутствия на все нули. Это гарантирует, что весовые коэффициенты первого уровня для этой полосы не обновляются во время обратного распространения, потому что градиент потерь по отношению к весам для полностью нулевой полосы становится нулевым. Кроме того, поскольку архитектура ResNet-18 имеет уровень пакетной нормализации, следующий за каждым сверточным слоем, нет никаких условий смещения.

Для моделей, включающих как Landsat, так и ночники (то есть нашу комбинированную модель), мы обучили две модели ResNet-18 отдельно на диапазонах Landsat и диапазонах ночников, соответственно, и соединили модели в их окончательном полностью связанном слое. Другими словами, мы объединили последние слои отдельных моделей Landsat и Nightlights и обучили поверх них модель гребневой регрессии. Мы обнаружили, что этот подход работает лучше, чем объединение ночников и диапазонов Landsat в одну модель.

По данным DHS, в среднем по каждой деревне было обследовано 25,59 домашних хозяйств (стандартное отклонение = 5,59) по сравнению со средним показателем 6,37 домашних хозяйств (sd = 3,57) в LSMS. Из-за меньшего количества домохозяйств, обследованных для LSMS, что приводит к более шумным оценкам благосостояния на уровне деревни, мы взвешивали деревни LSMS пропорционально количеству их обследованных домохозяйств в функции потерь во время обучения. Мы не взвешивали деревни DHS.

Модели трансферного обучения

Мы сравнили нашу процедуру сквозного обучения с подходом трансферного обучения, впервые предложенным Jean et al. ⁸ . При таком подходе ночники являются шумным, но доступным повсеместно показателем экономической активности ( r ² ≈ 0,3 с богатством активов), и модель обучается предсказывать значения ночного освещения на основе дневных мультиспектральных изображений. Этот процесс суммирует входные дневные спутниковые изображения высокой размерности в виде векторов признаков меньшей размерности, которые затем можно использовать в регуляризованной регрессии для прогнозирования благосостояния.

Поскольку наши изображения имеют смесь значений DMSP и VIIRS, а два спутника имеют разное пространственное разрешение, подход биннинга в Jean et al. ⁸ , в котором прогнозирование ночного освещения рассматривалось как проблема классификации, было невозможно. Вместо этого мы представили трансферное обучение как проблему многозадачной регрессии. Мы извлекли прогнозы выходных данных последнего слоя нейронной сети как для значения DMSP, так и для значения VIIRS, и регрессировали по метке ночного освещения, доступной для каждого дневного изображения. В задаче прогнозирования ночников по локациям, выбранным из всех 23 стран DMSP, наши модели трансферного обучения достигли производительности r ² = 0.82 при использовании диапазонов RGB и r ² = 0,90 при использовании всех диапазонов Landsat; эти значения нельзя напрямую сравнивать с результатами Jean et al. ⁸ , поскольку в этой работе прогнозирование ночного освещения представлялось задачей 3-х классной классификации. С этими моделями, обученными предсказывать значения ночников по дневным изображениям, мы заморозили веса модели и точно настроили последний полностью связанный слой, чтобы предсказать индекс благосостояния. Отметим, что наши эксперименты по переносному обучению охватывают гораздо больший набор стран, чем Jean et al. ⁸ результатов, которые сосредоточены на пяти странах и поэтому не могут быть напрямую сопоставлены.

Базовые модели

Мы обучаем более простые модели k -ближайшего соседа (KNN) на ночниках, которые предсказывают богатство в данном месте i как среднее богатство по k местоположениям со значениями ночников, наиболее близкими к i . По сути, эта модель позволяет нелинейно и немонотонно отображать ночники в богатство. Гиперпараметр k настраивается путем перекрестной проверки.Мы также обучаем регуляризованную линейную регрессию на скалярных бликах (скалярный NL) в качестве базовой модели.

Обучение на ограниченных данных

Чтобы оценить, как модели работают в еще более ограниченных ситуациях, мы обучили наши глубокие модели на случайных подмножествах 5%, 10%, 25%, 50% и 100% полных обучающих данных , повторяется более 3 испытаний с разными случайными подмножествами. Для каждого размера подгруппы мы сообщаем среднее значение r ² по трем испытаниям (рис. 3c).

Разделение данных

Для данных обследований DHS и LSMS мы разделили данные на 5 частей примерно равного размера для перекрестной проверки.Для тестов DHS за пределами страны мы вручную разделили 23 страны на 5 групп таким образом, чтобы в каждой группе было примерно одинаковое количество деревень, от 3909 до 3963 (дополнительная таблица S2). Как описано ниже, модели были обучены с использованием перекрестной проверки для выбора оптимальных гиперпараметров. Каждая модель была обучена 3 раза, проверена 4 раза и протестирована 5 раз. Кратность разбиения, используемая в процедуре перекрестной проверки, показана в дополнительной таблице S3. Для обучения DHS в стране мы разделили 19 699 деревень на 5 частей таким образом, чтобы на спутниковых изображениях деревень не было перекрытия между какими-либо изгибами, где перекрытие определяется как любая область (даже небольшая), которая присутствует на обоих изображениях.Мы использовали алгоритм DBSCAN для группировки деревень с перекрывающимися спутниковыми изображениями, отсортировали группы по количеству деревень в группе в порядке убывания, а затем жадно распределили каждую группу в группу с наименьшим количеством деревень. Мы выполнили ту же процедуру для создания 5 складок LSMS внутри страны. Мы не проводили тесты за пределами страны с данными LSMS.

Перекрестная проверка

Для каждой из комбинаций входных полос (MS, MS + NL, NL) мы обучили пять отдельных моделей, каждая с разным набором тестов.Из четырех оставшихся складок три складки использовались для обучения моделей, причем последняя складка была обозначена как набор для проверки, используемый для ранней остановки и настройки других гиперпараметров (дополнительная таблица S3). После обучения CNN мы настроили последний полностью связанный слой, используя гребенчатую регрессию с перекрестной проверкой по исключению одной группы. В настройках за пределами страны мы настроили окончательный слой индивидуально для каждой тестовой страны, используя данные из всех других стран. Таким образом, сверточные слои в CNN эффективно просматривают данные из четырех из пяти частей, в то время как последний слой видит данные из всех стран, кроме тестовой страны.В настройках для страны мы использовали только данные из нетестовых складок для точной настройки.

В идеале гиперпараметры для моделей машинного обучения должны быть настроены путем перекрестной проверки для оптимальной производительности обобщения невидимых данных. Однако, поскольку для обучения глубоких нейронных сетей требуются значительные вычислительные ресурсы, перекрестная проверка по принципу «исключить одну группу — исключить» занимает слишком много времени (где в наших условиях каждая группа — это страна). Следовательно, мы выполнили перекрестную проверку с исключением одной-кратной для всех гиперпараметров для тела CNN и использовали только перекрестную проверку с исключением одной-единственной группы, чтобы настроить параметр регуляризации для обучения весов в окончательной версии. полностью связанный слой.

Сравнение с предыдущими эталонными тестами

Наша модель достигает перекрестной проверки r ² = 0,67 для объединенных наблюдений на уровне кластера в удерживаемых странах (или r ² = 0,70 при среднем более r ² значений из каждой страны). Это соответствует или превышает опубликованные показатели по связанным задачам, включая использование изображений с высоким разрешением и трансферное обучение для прогнозирования богатства активов в пяти африканских странах ⁸ ( r ² = 0.56), используя подробные записи звонков для прогнозирования богатства активов в Руанде ¹⁷ ( r ² = 0,62) и используя данные обследований и геопространственные ковариаты для прогнозирования качества жилья ⁵ ( r ² = 0,67 ), задержка роста у детей ¹ ( r ² = 0,49), заболеваемость диареей ² ( r ² = 0,47 в среднем по годам) в странах Африки к югу от Сахары или для прогнозирования уровня жизни в Сенегале ¹⁸ ( r ² = 0.69). Все значения относятся к опубликованной перекрестной проверке производительности на уровне кластера или пикселей (за исключением случаев диареи, эффективность которой сообщается только на уровне администратора-2).

Поскольку наше основное внимание уделяется построению и оценке прогнозов за пределами страны, наши результаты нельзя напрямую сравнивать с выводами других подходов к оценке малых территорий, которые основаны на проведении обследований внутри страны, с помощью которых можно извлекать ковариаты и делать выводы на местном уровне. прогнозы (например, ссылки ^35,36 ).Однако наши спутниковые оценки благосостояния и / или сами спутниковые характеристики могут быть использованы в качестве исходных данных для этих оценок малых территорий, и оценка полезности спутниковых данных в таких условиях является многообещающим направлением для будущих исследований.

Исследования и политические эксперименты

Чтобы изучить, можно ли использовать наши спутниковые оценки, чтобы пролить свет на детерминанты пространственного распределения богатства — давний исследовательский вопрос — мы сопоставляем наши наземные и спутниковые оценки богатства с сеточные данные о максимальной температуре самого теплого месяца ²¹ .Мы изучаем температуру как фактор, определяющий наше потенциальное богатство, потому что прошлые исследования показали, что разница в температуре оказывает существенное нелинейное влияние на экономический результат ^19,20 , потому что данные о температуре легко доступны для всех мест, где мы изучались.

Мы извлекаем максимальную среднемесячную температуру для каждого кластера в нашем наборе данных (среднее значение за 1970–2000 годы ²¹ ), а затем гибко регрессируем оценки благосостояния по температуре:

$$ {w} _ {i} = f ( {T} _ {i}) + {\ varepsilon} _ {i} $$

(1)

, где w _i — оценка богатства для кластера i и f ( T _i ) — полином четвертого порядка по температуре.Чтобы уловить неопределенность в наших оценках f (), мы загрузили уравнение. (1) 100 раз для каждой отдельной меры благосостояния, выборка деревень с заменой. Мы сравниваем оценки f (), когда мы измеряем w _i с использованием наземных данных или при использовании различных спутниковых оценок: наши эталонные оценки MS + NL или два других основных опубликованных подхода, передача CNN обучение ⁸ и скалярные ночники ⁷ . Результаты представлены на рис.5а. Мы подчеркиваем, что эти перекрестные оценки f () не представляют причинно-следственные оценки влияния температуры на благосостояние, поскольку известно, что многие другие факторы коррелируют как с температурой, так и с благосостоянием (например, качество учреждения, болезни окружающей среды, близлежащие условия). торговые партнеры и др.) ²² .

Чтобы изучить, можно ли использовать наши спутниковые оценки для решения политических задач, мы оцениваем гипотетическую адресность программы социальной защиты (например, денежный перевод), в которой все деревни ниже определенного уровня активов получают программу, а деревни выше этого уровня не. {*}] \).Мы отмечаем, что мы фиксируем p между наземными и спутниковыми оценками, а не фиксируем пороговое значение благосостояния, так что одинаковое общее количество деревень обрабатывается как в случае измерения с земли, так и в случае измерения со спутника.

В предположении, что наземные статусы обработки t _{i , g} верны, мы затем определяем точность наведения A _{s , p} как долю спутниковых- полученные статусы лечения, которые являются правильными при заданном пороговом процентиле p , т.е.{n} {\ mathbb {1}} [{t} _ {i, s, p} = {t} _ {i, g, p}] \), где n — общее количество деревень. Мы вычисляем A _s при различных значениях p в диапазоне от 10-го до 50-го процентиля и для тех же трех разных спутниковых оценок богатства s (MS + NL, трансферное обучение и скалярное NL), использованный на рис.5. Мы подчеркиваем, что в той мере, в какой наземные данные w _{i , g} измеряются с шумом, о чем мы имеем веские доказательства (см. Дополнительный рис.S12 и рис. 2e, f), наша расчетная точность прицеливания, вероятно, занижает истинную точность прицеливания.

Сводка отчетов

Дополнительная информация о дизайне исследования доступна в Сводке отчетов по исследованиям природы, связанной с этой статьей.

Скачать Google Планета Земля бесплатно

Увеличить масштаб из космоса: Google Планета Земля позволяет вам спускаться из космоса и просматривать практически любое место на Земле!

Кнопка выше переводит вас в Google.com, где вы можете бесплатно скачать Google Планета Земля. Google не платит нам за то, чтобы мы рекомендовали их услуги. Мы делаем это, потому что мы фанаты Google Планета Земля и хотим, чтобы вы тоже получили от него удовольствие.

Летите в любую точку мира !: Просто введите адрес и летите туда одним щелчком мыши! Затем начните перемещаться с помощью масштабирования, наклона и поворота.

Что такое Google Планета Земля?

Google Планета Земля — ​​это бесплатная программа от Google, которая позволяет «летать» над виртуальным земным шаром и просматривать Землю с помощью графики высокого разрешения и спутниковых изображений.Он значительно превосходит статических карт и спутниковых снимков . Google Планета Земля дает вам возможность наблюдать за миром с помощью дрона.

Google Планета Земля — ​​это самый подробный глобус в мире и одна из самых часто загружаемых программ в истории Интернета. Через несколько минут вы увеличите масштаб своего родного города и совершите визуальные экскурсии в самые посещаемые или самые отдаленные места нашей планеты.

Изображения достаточно детализированы, чтобы в большинстве населенных пунктов вы могли четко видеть свой дом, предметы во дворе и часто узнавать свою машину, припаркованную на улице.Цифровая модель рельефа в Google Планета Земля позволяет просматривать ландшафты многих географических областей в 3D.

Посмотрите, как изменились города !: Вернитесь в 1984 год, затем посмотрите замедленное видео, чтобы увидеть, как все изменилось.

A Скачать бесплатно

Google Планета Земля — ​​это бесплатная загружаемая программа, которую вы устанавливаете на настольный или портативный компьютер Windows, Mac или Linux. Программа требует очень мало места на вашем жестком диске, потому что изображения хранятся на серверах Google и по запросу передаются на ваш компьютер.

Google Планета Земля также доступна как плагин для браузера и как мобильное приложение. Google предлагает эту программу бесплатно и регулярно улучшает ее с 2005 года. Ее скачали более миллиарда раз.

Знаете ли вы? Большинство людей не понимают, что Google Планета Земля работает на устройствах Android и iOS (iPhone и iPad). Версию для Android можно скачать в магазине Google Play. Версию для iOS можно скачать в App Store или iTunes.Правообладатель иллюстрации iStockphoto / Savcoco.

Спутниковые снимки высокого разрешения.

Недавние изображения для большинства мест.

Легко и безопасно загрузить и установить.

Совершите облет любой точки Земли.

Используйте на компьютере, планшете или телефоне.

Увеличьте свой дом!

Бесплатная, простая в использовании.

Кнопка выше переводит вас на веб-сайт Google, где вы можете бесплатно загрузить программное обеспечение Google Планета Земля.Мы часто используем Google Планета Земля для исследований, обучения и развлечения! Мы не получаем компенсации от Google за рекомендацию их службы. Мы просто восторженные пользователи продукта Google Планета Земля. Надеемся, вам понравится!

Недавние изображения, регулярно обновляемые

Большинство изображений в Google Планета Земля были получены в течение последних трех лет, и Google постоянно обновляет набор изображений для различных частей Земли. В крупных городах обычно появляются более свежие снимки с более высоким разрешением, чем в малонаселенных районах.

Среди некоторых людей существует заблуждение, что изображения, отображаемые в программе Google Планета Земля, обновляются в реальном времени непосредственно со спутников. Это не тот случай. Изображения получаются со спутников, обрабатываются коммерческими поставщиками изображений или государственными учреждениями, а затем обновляются в базе данных изображений Google Earth партиями.

Однако у Google и его поставщиков изображений есть возможность быстро интегрировать новые изображения в программу. Иногда это делается в чрезвычайных ситуациях — например, когда район пострадал от стихийного бедствия, и новые изображения могут оказаться ценным подспорьем для усилий по восстановлению и оказанию помощи.

ОБЪЯВЛЕНИЕ

Google Moon Too ?: Мы не думаем, что вы устанете от Google Планета Земля, но если вы это сделаете, обязательно попробуйте Google Moon. Посмотрите, действительно ли он сделан из швейцарского сыра.

Найди свой автомобиль! изображений Google Планета Земля настолько детализированы, что вы можете заметить свою машину на стоянке офиса! Но имейте в виду, что данные не обновляются в реальном времени со спутников. Изображение может показывать, где вы были припаркованы в прошлом месяце или в прошлом году!

Простота установки

Google Планета Земля устанавливается на большинство компьютеров всего за несколько кликов.Большинство людей удивляются, узнав, что Google Планета Земля будет работать даже на их планшетных компьютерах или телефонах. Возьмите его с собой в путешествие, чтобы осмотреть пляжи, окрестности, места для рыбалки, места для пеших прогулок и многое другое.

Простая навигация

Когда вы запускаете программу Google Планета Земля на вашем компьютере или мобильном устройстве, она отображает изображение Земли из космоса. Вы можете легко использовать элементы управления, чтобы «полететь» вниз и найти свое местоположение. Однако, если вы торопитесь, вы можете просто выполнить поиск по адресу, названию ориентира или географическим координатам.Google Планета Земля быстро «доставит» вас прямо к месту назначения.

Редкие места: Некоторые люди считают, что Google Планета Земля предоставляет слишком много информации о важных зданиях, что может вызвать проблемы с безопасностью. Другие считают, что Google Планета Земля позволяет просматривать их собственность крупным планом, что нарушает их конфиденциальность.

Разработано для ЦРУ?

Google Планета Земля изначально называлась «Программа просмотра Земли 3D». Он был разработан Keyhole, Inc., компания, финансируемая Центральным разведывательным управлением (ЦРУ). Программное обеспечение было разработано как программа для «просмотра земли» — и именно этим оно и занимается.

Компания Google приобрела Keyhole в 2004 году и с этим приобретением получила Earth Viewer 3D, которую она улучшила и бесплатно распространяла среди общественности, начиная с 2005 года. Получите бесплатную копию Google Earth, используя синюю кнопку ниже.

Google Sky, Mars and Moon

Если вам нравится Google Планета Земля, вы также можете научиться использовать Google Sky, Google Moon и Google Mars.Все это бесплатные онлайн-программы, похожие на Google Earth.

Проверить недвижимость: Если вы ищете дом или коммерческую недвижимость, Google Планета Земля может помочь вам быстро осмотреться, не ехать туда. Агенты по недвижимости и покупатели пользуются им каждый день!

Buzz Знаменитые достопримечательности! Посмотрите знаменитые достопримечательности, такие как Фенуэй-парк, где с 1912 года находится футбольный клуб «Бостон Ред Сокс».

Представьте себя в коробке с тестом! Вы даже можете войти в некоторые заведения.Если вы пойдете в Фенуэй-парк, вы сможете увидеть вид из коробки с жидким тестом!

Трехмерный облет: См. Трехмерный облет городов мира, таких как Нью-Йорк (показан здесь), Чикаго, Сан-Франциско, Бангкок, Токио, Пекин, Лондон или Париж.

Просмотры на уровне улиц: Google Планета Земля может получить доступ к изображениям «Карты улиц», которые Google получает, проезжая по улицам города и фотографируя их в 3D. Вы можете переключаться между просмотром спутниковых изображений и фотографий улиц, нажимая кнопку масштабирования.Это одна из наиболее широко используемых функций набора данных Google Maps.

Автор: Хобарт М. Кинг, доктор философии.

Найдите другие темы на Geology.com:

Скалы: Галереи фотографий вулканических, осадочных и метаморфических пород с описаниями.	Минералы: Информация о рудных минералах, драгоценных камнях и породообразующих минералах.
Вулканы: Статьи о вулканах, вулканических опасностях и извержениях прошлого и настоящего.	Драгоценные камни: Яркие изображения и статьи об алмазах и цветных камнях.
Общая геология: Статьи о гейзерах, маарах, дельтах, перекатах, соляных куполах, воде и многом другом!	Geology Store: Молотки, полевые сумки, ручные линзы, карты, книги, кирки твердости, золотые кастрюли.
	Алмазы: Узнайте о свойствах алмаза, его разнообразных применениях и открытиях.

.