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最近，人工智能在地球科学领域又迈出了重要一步。新媒网跨境获悉，谷歌旗下DeepMind团队推出了一款名为“AlphaEarth Foundations”的新型地理空间人工智能模型，它能够整合多源卫星图像与环境数据，生成清晰、连贯的地球表面图谱，为科研机构和政府部门提供更优质的地球观测与决策支持。

每天，环绕地球运行的卫星都会收集海量的地表信息。这些数据虽然极具价值，但由于来源多样、格式不一、采集时间和传感器类型各异，往往难以有效整合。AlphaEarth Foundations的出现，正是为了解决这一难题。它如同一颗“虚拟卫星”，能够将零散的数据融合成一张全局一致的地球影像。

举个例子，该模型能够克服厄瓜多尔常年的云层遮挡，清晰呈现不同生长阶段的农田分布；就连极难拍摄的南极洲地表，也能被准确绘制。更令人印象深刻的是，它能够以10米×10米的分辨率识别土地使用变化，如新建建筑、森林砍伐或作物生长，并且在存储效率上相比同类AI系统提升了16倍。

为了让更多机构和研究者受益，谷歌已将2017至2024年间的年度数据快照公开发布于Google Earth Engine平台中的“卫星嵌入数据集”。该数据集每年涵盖超过1.4万亿个数据点，用户无需额外处理即可直接使用。

目前，已有超过50家组织参与了该系统的测试，包括联合国粮农组织、美国斯坦福大学、俄勒冈州立大学等。例如，“全球生态系统地图集”计划正借助AlphaEarth Foundations帮助一些国家将尚未归类的地貌——如沿海灌木林地——进行生态分类；而在巴西，环境测绘组织MapBiomas也利用这一工具追踪农田与森林的动态变化。

尽管这一模型代表了地球测绘领域的一项技术飞跃，但它仍然高度依赖高质量的卫星数据输入。虽然在填补数据空缺方面表现突出，但在关键场景下若输入数据质量较低，仍可能影响判断准确性。

那么，AlphaEarth Foundations究竟是如何工作的？

它实际上是一个多源数据融合系统，能够将来自不同卫星、传感器甚至不同时间段的图像与环境信息整合成一张完整而清晰的地球图像。其数据来源非常广泛，包括光学卫星照片、可穿透云层的雷达扫描、激光三维测绘，以及温度、降雨等气候读数，还有高程图、重力测量和地理属性信息等。

该模型将同一地点在不同时间点的图像视作视频的连续帧，借此理解季节更替或年际变化，比如作物的播种与收获、森林退化或城市扩张。所有这些信息被压缩为一个64维的向量，对应每块10米见方的地表区域——不论是陆地还是近海水域。

我们都知道三维空间是指经度、纬度和高程，而64维则能够捕捉更加丰富的信息：不仅是位置，还包括外观特征、环境属性和时间维度上的行为变化。能够实现10米级的分辨率，在业界被认为是一项重大突破，对决策者来说尤其具有实用价值。

这一技术进步使得科学家能够做到以往难以实现的事情：按需生成细节丰富、一致性高的全球地图。他们不再完全依赖单一卫星的过境拍摄，而是拥有了一种全新的地理空间数据基础设施。

该系统的应用场景非常广泛，可用于山火监测、水库水位追踪、城市扩展识别等，也能帮助实现更少样本条件下的高精度绘图，从而节省时间和资源。新媒网跨境认为，这类技术将显著提升我们在环境治理、农业规划和灾害应对等方面的响应能力。

谷歌还计划将AlphaEarth Foundations与自家的多模态模型Gemini相结合，以进一步扩展该系统的应用潜力。可以预见，在人工智能的推动下，我们对地球的认知与保护能力将步入一个新阶段。

新媒网跨境预测，随着类似技术的不断成熟与开放，更多行业和地区将能够受益于高精度地理信息服务，尤其是在生态保护、农业现代化和智慧城市建设等领域，数字技术正在成为推动可持续发展的关键力量。

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本文来源：新媒网 https://nmedialink.com/posts/google-ai-maps-earth-at-10m-16x-faster.html