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当10米精度遇上64维AI大脑——Google全球卫星嵌入数据集（Satellite Embedding V1）全解析

news 2025/8/2 13:07:40

7月30日，谷歌重磅发布 Google Earth AI 平台，并首次公开其核心模型产物 —— Satellite Embedding年度数据集，直接可在 Google Earth Engine 上 一键调用！数据集链接地址：https://developers.google.com/earth-engine/datasets/catalog/GOOGLE_SATELLITE_EMBEDDING_V1_ANNUAL?hl=zh-cn

一、它来自哪里？——一次跨越7年的“太空指纹”采集 2017年1月1日到2024年1月1日，整整7个太阳周年，Google与DeepMind把Landsat-8/9、Sentinel-1/2、MODIS乃至ERA5气象再分析等数十种观测流，全部喂进一个自监督时空Transformer。模型不再输出我们熟悉的红光、NDVI或SAR后向散射，而是把每个10 m×10 m的地块压缩成一条64维向量——这就是Satellite Embedding V1。
• 空间范围：全球陆域+浅海，极圈以内无缝覆盖；
• 时间粒度：按“年”切片，7年×全球≈220 TB原始影像→3.8 TB嵌入张量；
• 投影与瓦片：UTM网格，每张片163 840 m×163 840 m，内部再分16 384×16 384个像素，方便直接对接Earth Engine的运算生态；
• 数据托管：完全公开，Earth Engine一行代码即可调用：

JavaScript

var se = ee.ImageCollection("GOOGLE/SATELLITE_EMBEDDING/V1/ANNUAL");

二、64维到底装了什么？——把“地表语言”翻译成机器暗号传统遥感指数像“单词”，嵌入向量像“句子”。

多模态融合：同一点位在一年中接收的光学、雷达、热红外、气象、地形、夜光等信号，被编码成互补通道；
时空上下文：不仅看当年，还看前后3年邻域的变化轨迹，避免单一年份偶然噪声；
不可解释性≠不可用：虽然A00-A63的数值没有物理量纲，但向量之间的余弦距离可以精准衡量“地块有多像”。
举例：在亚马逊，嵌入空间能把“刚砍伐后裸露地→牧草→再生林”的连续变化压缩成一条平滑曲线，而传统分类只能给出“森林/非森林”二值跳变。

三、怎么用它？——四大场景已经跑出标杆案例

地物分类——零样本迁移
肯尼亚草原保护区用不到100个训练样本，就在嵌入空间完成“象群迁徙通道”制图，F1-score 0.91，比传统Sentinel-2光谱模型提升18%。
变化检测——秒级发现非法采矿
秘鲁矿业监管局把2022、2023两年的嵌入向量做差分，异常高亮区与现场稽查吻合率达83%，执法响应时间从30天缩至4天。
贫困预测——多模态社会感知

世界银行将嵌入+夜光+人口格网喂入XGBoost，在尼日利亚村级贫困预测R²提高0.12，且无需昂贵入户调查。
金融风控——承保农作物“语义相似度”

瑞士再保险把历史灾损地块的嵌入向量做成“风险原型”，新保单只需计算与原型距离即可秒级评估洪水易损性，定价误差下降25%

四、技术深潜：如何在Earth Engine里玩转64维空间

读取与可视化

// 选取2023年全球镶嵌var img2023 = ee.Image(  ee.ImageCollection('GOOGLE/SATELLITE_EMBEDDING/V1/ANNUAL')    .filterDate('2023-01-01', '2023-12-31')    .first());// 取前3个主成分做RGB伪彩色var vis = {bands:['A00','A01','A02'], min:-3, max:3};Map.addLayer(img2023, vis, 'Embedding RGB');

采样与本地分析
用sampleRegions或Export.table.toDrive把嵌入向量拉回本地Python；
配合scikit-learn或PyTorch做聚类、降维、微调。
在线推理
Earth Engine现已支持ee.Classifier.smileRandomForest直接消费64维输入，无需额外编码。

五、数据公布带来的连锁反应