Google Earth Engine
PulseAugur coverage of Google Earth Engine — every cluster mentioning Google Earth Engine across labs, papers, and developer communities, ranked by signal.
1 天有情绪数据
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Gamuda Berhad 使用人工智能和卫星技术进行环境监测
Gamuda Berhad 开发了一个名为SIGMA的数字监测系统，以加强其建筑项目的环境责任。该系统利用基于卫星的地理空间监测和环境DNA（eDNA）分析，提供环境条件的实时数据，取代了传统劳动密集型的方法。该平台旨在提供持续监测、可追溯性和可靠的审计跟踪，从而实现更有效可持续发展努力，并满足全球投资者严格的ESG期望。
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ROSA-TFormer模型使用卫星数据对松树人工林进行高精度分类
研究人员开发了ROSA-TFormer，这是一种新颖的Transformer模型，用于结合雷达和光学卫星图像对油松（Pinus sylvestris）人工林进行分类。该模型集成了SAR和光学数据的独立分支、一个传感器感知门以及时间注意力池化，以有效捕捉多源季节性特征。实验表明，在特定数据集上，该模型实现了高分类精度，总体准确率为99.67%，油松F1分数为98.91%，凸显了该模型在植树造林监测方面的潜力。
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深度学习框架从SAR图像估计InSAR相干性
研究人员开发了一个深度学习框架，能够直接从检测到的SAR图像估计InSAR相干性，无需精确配准。该框架使用残差U-Net模型在Sentinel-1数据上进行训练，学习后向散射幅度和相干性之间的关系。该方法在准确性上优于现有的基于强度的方法，并在不同地点和时间基线上表现出强大的泛化能力，从而能够实现大规模应用。
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Google DeepMind 发布 WeatherNext 2，一款用于更快、更准确天气预报的 AI 模型
Google DeepMind 推出了 WeatherNext 2，这是一款先进的用于天气预报的 AI 模型，其预测速度提高了 8 倍，并具有小时级分辨率。该新模型基于函数式生成网络 (FGN) 方法构建，可以从单一输入生成数百种可能的天气情景，在准确性和提前期方面均超越了其前代产品。该技术正被整合到 Google Search 和 Maps 等各种 Google 产品中，并通过 Google Cloud 的 Vertex AI 平台提供。