Курс по использованию спутниковых эмбеддингов для анализа городской среды

Алекс Синглтон (Alex Singleton) подготовил краткий курс по использованию спутниковых эмбеддингов AlphaEarth Foundations для анализа городской среды — Using Google’s AlphaEarth Foundations Embeddings for Building Analysis. По окончании, учащиеся научатся:

・ Настраивать Google Earth Engine (Python), загружать и извлекать нужные эмбеддинги.
・ Выполнять кластеризацию (k‑средних) для выявления типов зданий, определять оптимальное число кластеров и проверять результаты.
・ Использовать UMAP (Uniform Manifold Approximation and Projection) для визуализации многомерных эмбеддингов в двумерном пространстве.
・ Вычислять косинусное сходство для поиска зданий со схожими характеристиками.
・ Объединять спутниковые эмбеддинги с административными данных (например, сертификатами энергоэффективности — Energy Performance Certificates).
・ Создавать индексы предрасположенности (propensity indices) для описания распределения кластеров по характеристикам зданий.
・ Строить модели “случайного леса” для прогнозирования характеристик зданий, оценивать их точность и понимать ограничения.
・ Экспортировать результаты в различные форматы (GeoPackage, Parquet) для использования в ГИС-программах.
・ Создавать готовые к публикации графики и статистические сводки.

#ИИ #GEE #python #город