Google AI變成虛擬衛星 即時繪製地球詳圖

Google DeepMind 推出 AI 模型 如虛擬衛星般繪製地球詳細地圖

衛星長期以來一直在環繞地球軌道拍攝陸地、森林、城市及沿海水域的影像和數據，協助科學家更好了解地球環境變化。但由於這些影像來自不同的來源，整合成一幅完整清晰的地圖一直是一大挑戰。

最近，Google 旗下的人工智能部門 DeepMind 推出了一款名為 AlphaEarth Foundations 的 AI 模型，能夠幾乎即時地繪製出地球的超高解析度地圖。DeepMind 的研究工程師 Christopher Brown 表示，AlphaEarth Foundations 就像一個「虛擬衛星」，能夠在任何地點和時間繪製地球圖像。

Google DeepMind 指出，無論是監測農作物健康、追蹤森林砍伐，還是觀察新建築，研究人員都不再需要依賴單一衛星的經過，因為這套系統提供了一種全新的地理空間資料基礎。

這套系統整合了來自數十個公開來源的數萬億張影像，包括衛星照片、雷達掃描、激光3D測繪及氣候模擬，涵蓋全球陸地及沿海水域。Google 表示，AlphaEarth Foundations 的數據精確度可達每 10 平方米，且所需的儲存空間遠低於其他類似 AI 系統，使得大規模分析更為實用。

根據 DeepMind 發表的論文，該系統在使用 2017 至 2024 年的數據進行測試時，在識別土地用途及估算地表特性方面，錯誤率比其他 AI 模型低約 24%。Google 希望這項技術能協助研究人員追蹤全球糧食安全、森林砍伐、城市擴張及水資源等變化。

科學家為何需要如此高解析度的地圖？AI 又如何助力？

AlphaEarth Foundations 是環境科學中 AI 應用的一個新趨勢，將衛星不斷傳回的數據轉化為實用工具，方便更精確地測量環境變化及分析成因。這些數據有助於追蹤氣候變化影響、規劃環境保護以及管理水資源和農田。

例如，2020 年 NASA 與哥本哈根大學利用 AI 辨識衛星影像中的樹木，成功繪製出非洲西部薩赫勒及撒哈拉地區 18 億棵獨立樹冠的地圖。研究指出，若無 AI 輔助，這項工作將需要數百萬人耗費多年時間完成。

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% 的海洋、湖泊、水庫及河流進行高清測量，解析度是現有技術的十倍。歐洲太空總署（ESA）於 2024 年發射的 EarthCARE 衛星，則專注研究大氣中雲層及懸浮粒子對地球溫度的影響。

AlphaEarth Foundations 的數據也來自 NASA 和 ESA 長期的衛星任務，如 Landsat、MODIS 及 Sentinel 衛星隊列，這些衛星持續監測植被、海岸線、水體、積雪及冰層。

Google 表示，已有超過 50 個全球組織使用該模型進行生態系統監測與城市規劃。例如巴西的環境計劃 MapBiomas 利用 AlphaEarth Foundations 的數據，更好地理解農業及環境變化，包括亞馬遜雨林的狀況。MapBiomas 創辦人 Tasso Azevedo 稱，這些年度數據讓團隊能製作出更準確、精細且快速的地圖，過去是難以想像的。

Google 透過 Google Earth Engine 平台開放這套數據集，鼓勵更多研究者使用。

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評論與啟示：

Google DeepMind 推出的 AlphaEarth Foundations 不僅是 AI 技術在環境科學上的突破，更標誌著數據整合和實時監測地球環境的新時代。過去衛星資料雖多，但因來源分散、格式不一，難以即時整合分析。這個「虛擬衛星」的概念，透過 AI 將龐大且多元的資料流融合，實現幾乎即時、超高解析度的地球監測，將極大提升全球對氣候變化及環境破壞的應對能力。

對香港及全球而言，這樣的技術可用於城市規劃、災害預警、海岸線管理及生態保育，尤其在氣候變化影響越發明顯的今天，及時掌握環境變化數據是關鍵。政府和研究機構應積極利用這類 AI 工具，結合本地數據，提升政策制定的科學性和準確性。

此外，這也提醒我們，AI 在環境監測領域的潛力巨大，但同時需重視數據的透明度與隱私保護，確保技術應用在符合倫理和公共利益的框架下。Google 的開放策略值得肯定，鼓勵更多跨界合作，共同推動地球永續發展。

總括而言，AlphaEarth Foundations 是人工智能與衛星科技融合的典範，未來環境科學的研究模式將更依賴此類跨領域創新，為人類面對氣候危機提供強而有力的數據支持。

以上文章由特價GPT API KEY所翻譯及撰寫。而圖片則由FLUX根據內容自動生成。