Google AI虛擬衛星實時監測地球變化

Google DeepMind 推出AI模型 如同虛擬衛星即時繪製地球詳細地圖

環繞地球的衛星持續收集陸地、森林、城市及沿海水域的影像和數據，幫助科學家更了解我們的星球。不過，這些來自不同衛星及來源的影像數據，往往難以整合成統一的圖像。

谷歌旗下的人工智能部門DeepMind，最近推出了一款名為AlphaEarth Foundations的AI模型，能夠幾乎實時地製作出極為詳盡的地球地圖。DeepMind的研究工程師Christopher Brown於7月的記者會上形容，這款模型就像一個「虛擬衛星」，可以「隨時隨地」繪製世界地圖。

無論是監測農作物健康、追蹤森林砍伐，還是觀察新建設，研究人員都不再需要依賴單一衛星的過境影像，因為他們現在擁有一種全新的地理空間數據基礎。DeepMind在一份聲明中表示。

這套系統結合了來自數十個公共來源的數兆張影像，包括衛星照片、雷達掃描、激光三維測繪及氣候模擬等，覆蓋全球陸地和沿海水域。據谷歌稱，該模型在生態系統數據的解析度可達10平方米，且所需的存儲空間遠低於其他類似AI系統，使大規模分析更為可行。

根據DeepMind發表的論文，AlphaEarth Foundations在2017年至2024年的數據測試中，無論是土地利用識別還是地表屬性估算，其平均誤差率比其他AI模型低24%。谷歌希望這項技術能協助研究人員追蹤全球範圍內的變化，涵蓋糧食安全、森林砍伐、城市擴張和水資源等領域。

為何科學家渴望這種細緻數據？AI又如何助力環境研究？

AlphaEarth Foundations屬於環境科學中利用AI將衛星持續觀測數據轉化成實用工具的趨勢。高解析度且定期更新的數據，令研究人員能夠精確測量環境變化，並釐清背後驅動因素。

這些數據可用於追蹤氣候變化影響、規劃保育策略及管理水資源和農田。例如，2020年NASA與哥本哈根大學的科學家利用AI辨識衛星影像中的樹木，繪製出西非薩赫勒和撒哈拉地區18億棵樹的樹冠圖。若無AI輔助，這項工作可能需要數百萬人花費多年時間完成。

自2022年起，NASA的地表水與海洋地形測量衛星（SWOT）已開始對全球90%水域進行高解析度測量，解析度比現有技術高10倍。歐洲太空總署（ESA）於2024年發射的EarthCARE衛星，則研究大氣中雲層和懸浮粒子如何影響地球溫度。

DeepMind的數據也來自NASA和ESA長期運行的衛星任務，包括Landsat、MODIS及Sentinel衛星群，這些衛星持續監測植被、海岸線、水體、積雪和冰層。谷歌表示，已有超過50個全球組織利用該模型進行生態系統監控和城市規劃。

例如，巴西環境項目MapBiomas利用AlphaEarth Foundations數據深入了解農業和環境變化，尤其是亞馬遜雨林區域。該項目創辦人Tasso Azevedo表示，年度數據集為他們帶來以往無法實現的更準確、精細且快速的製圖選項。

谷歌正透過Google Earth Engine環境數據平台釋出這些資料，鼓勵更多研究和應用。

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編輯評論與深入分析

Google DeepMind這次推出的AlphaEarth Foundations，標誌著人工智能與地球觀測技術的深度融合進入新階段。過去，衛星數據龐大且來源多元，整合困難且更新速度有限，令環境監測受制於數據的雜亂和延遲。AlphaEarth Foundations以AI為核心，將海量異構數據合成一套可近乎即時更新的全球地圖，為科學家和決策者提供了更靈活、更精準的工具。

這種「虛擬衛星」的概念，實際上是將多源衛星數據與先進機器學習模型結合，透過數據融合和空間分析，打造出一個動態、細緻的地球表面數據層。這不僅提升了空間解析度，也大幅縮短了數據獲取和處理的時間，對於應對氣候變化、保護生態環境、規劃城市發展都有重大意義。

尤其在全球氣候危機日益嚴峻的背景下，這類技術能幫助我們更快識別環境破壞熱點、預測生態系統變遷，並制定更有效的干預策略。從農業監控到森林保護、從水資源管理到城市擴張，這套系統的多用途和高效率令人期待。

不過，這項技術也帶來隱私及數據倫理的挑戰。當全球環境數據日益透明化，如何平衡公開數據與個人或社區的隱私權益，仍需業界和監管機構共同努力。此外，AI模型的「黑盒」特性也可能帶來解釋性和信任度問題，特別是在涉及政策制定和環境治理時。

總括而言，AlphaEarth Foundations為環境監測帶來革命性提升，代表了AI與地球科學結合的前沿發展。未來，隨著更多數據源加入和算法優化，這類虛擬衛星模型有望成為全球環境管理不可或缺的核心工具，促進人類對地球變化的即時掌握與智慧應對。香港及全球媒體、科研機構亦應密切關注並積極推廣這類技術的應用，為推動可持續發展目標貢獻力量。

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