大気圏のことも知らないのか、、、、世界各地の数百の都市の衛星画像、衛星はどうやって回ってるのかも知らないんだろうね。人間誰しも自分の世界が正しいのよ。

オイラは普段ナビのお世話になっていて、

衛星があるから、正しく目的地へ行けると思っていた。

それがNASAの嘘だと　豪語する人たちがオイラに反論してくる。

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視覚的な惑星タイムマシンの構築

2013 年 6 月 10 日月曜日投稿者: Randy Sargent、Google/カーネギーメロン大学。

マット・ハンチャー氏とエリック・グエン氏、Google。

およびイラ・ヌールバクシュ、カーネギーメロン大学社会問題や科学問題が激しく争われている場合、視覚的な証拠は言葉だけでは不可能な方法で議論の核心に切り込み、専門家にも非専門家にも同様に理解できる複雑なアイデアを伝えることができます。結局のところ、天が地球の周りを回っているという考えを覆すには、光学望遠鏡の発明が必要でした。

先月、Google は地球のズーム可能で探索可能なタイムラプスビューを発表しました。

このタイムラプス地球では、地球規模から局所規模まで、地球全体の過去 29 年間の歴史を探索できます。

この新しいビジュアルデータセットが、今日の差し迫った地球規模の問題についての議論のきっかけとなり、発見を促し、視点を変えることを願っています。

このプロジェクトは、Google の Earth Engine チーム、カーネギーメロン大学の CREATE Lab、および TIME マガジンのコラボレーションであり、USGS と NASA の Landsat 衛星からのほぼペタバイトの歴史的記録を使用しています。この投稿では、この地球のタイムラプスビューを構築するために必要なプロセスについて少し説明したいと思います。

これらのタイムラプスで見える現象のプレビュー。

まず、時系列画像を取得するための Google の Earth Engine システムについて説明します。

次に、大規模で探索可能な時系列画像を作成およびストリーミングするための CMU のオープンソース「Time Machine」ソフトウェアについて詳しく説明します。

年次合成: 大規模なデータセットの抽出 Google Earth Engine は、40 年以上の歴史を記録したペタバイト以上のマルチスペクトル画像を含む世界の科学衛星画像をまとめ、科学者、独立研究者、国家がこの膨大なデータウェアハウスをマイニングして検出できるツールを使用してオンラインで利用できるようにします。

Google の計算インフラストラクチャを使用して、地球表面の変化を把握し、傾向をマッピングし、差異を定量化します。

現在、このプラットフォームはアマゾンの監視やタンザニアの森林炭素の推定に使用されており、他の数百ものパートナーがテクノロジーの新たな用途を開発しています。

Earth Engine を使用して、1984 年から 2012 年までの各年について、ピクセルあたり 30 メートルの解像度で年次全球モザイクを構築しました。まず、Landsat 4、5、および 7 衛星からの合計 2,068,467 シーン、909 テラバイトのデータを構成しました。。

地球の大気は絶えず変化する雲海であるため、各年の雲のないシームレスなビューを組み立てるために、各場所で入手可能なすべての画像を分析し、単純な雲モデルを使用して雲を地上から分離しました。

大気や季節の影響を補正するために、MODIS MCD43A4 製品からの追加の 20 TB のデータを使用して、長期にわたる雲のない低解像度の地球モデルを構築しました。

これらすべてを組み合わせて、データが入手可能な年ごとに各ピクセルの色の統計的推定値を作成しました。

最後の 29 個のグローバルモザイクの作成には 1 日弱かかり、約 260,000 コア時間の CPU を消費しました。

地球の一部の地域はほぼ常に曇っていて、衛星からの眺めが見えにくくなっています。

さらに、より高性能な Landsat 7 が 1999 年に運用を開始するまでは、運用上および技術上のさまざまな理由により、世界の一部の地域、特にアジアでの受信範囲はまばらでした。

私たちは、各年の画像が欠けている、または雲に覆われているエリアを視覚化する最善の方法について苦労しました。

多くの実験を行った結果、最終的には、単純に有効な画像年の間を補間することにしました。無効なデータをグレー表示するなどの他の手法では、気が散るほど大きなアーティファクトが作成され、有効な情報が視覚的にかき消されてしまいます。

ただし、私たちが採用したアプローチの欠点は、どのデータがオリジナルでどのデータが補間されたデータであるかを区別するのが難しい場合があることです。

私たちは、補間されていない元のモザイクをドリルダウンできるビューを含める可能性を検討しています。

「Time Machine」: HTML5 時系列探索ツール最終的なグローバル画像を作成したら、カーネギーメロン CREATE Lab のオープンソース「Time Machine」ソフトウェアを採用しました。

これにより、非常に高解像度のビデオのオーサリング、ストリーミング、探索が可能になります。 Time Machine ビデオは、HTML5 と最新の Web ブラウザの機能を利用しています。

これらは、Google マップが最初にを使用して実証したのとほぼ同じ方法で、HTML5 の <video> タグを操作することによって、多重解像度の重なり合うビデオタイルとしてストリーミングされ、Web ページに表示されます。 HTML の <img> タグ。フレームあたり数億または数十億ピクセルのズーム可能なタイムラプスの例には、植物の成長の記録、ミツバチのコロニーの崩壊、宇宙の非常に大規模なシミュレーションなどがあります。

しかし、タイムラプスアースは、巨大ビデオの新記録を樹立しました。ビデオの各フレームは、赤道でピクセルあたり 30 メートルの解像度を持つ全球メルカトル図法地図であり、1 あたり合計 1 兆 7800 億ピクセルになります。フレーム。これは、標準の HD ビデオストリームの約 100 万倍です。このような大規模なビデオに拡張するには、Time Machine のデータ生成パイプラインを Earth Engine とその他の Google インフラストラクチャに統合する必要がありました。最終的なビデオタイルのエンコードには、約 1 日かけて Google のデータセンターの CPU が約 140 万コア時間消費されました。

CMU の研究者にとって、Google のリソースがなければこれは不可能でした。

製品生成の 3 つのフェーズをすべて組み合わせると、次のようになります。

総処理時間: 3 日合計 CPU 使用率: 180 万コア時間ピーク時の CPU 使用率: 同時コア数 66,000 訪問数によって重み付けされた、上位 1500 の共有リンクの宛先の場所。タイムラプス地球は、私たちが地球の物語にアクセスし、構築するのに役立つため、強力です。

忠実度を向上させ、データを追加し続けることで、リリースのたびにそのストーリーがさらに豊かになっていきます。

ストーリーテラーは全員です。

科学者も市民も同様に、対話し、探索し、知識を地球上に重ね合わせ、洞察を共有することで真の価値を提供し、私たち全員が世界をより深く理解できるようにします。

私たちは、地球のタイムラプス撮影を可能にしたコラボレーションを特に誇りに思っており、これは産業界、学界、政府、報道機関が長年にわたって深く協力することでどのように利益を得ることができるかを示す好例であると信じています。

Google は、協力的なコミュニティの各メンバーの強みを活用することで、世界中の技術的な専門知識と知識を統合して、革新的かつ画期的なプロジェクトに取り組むよう努めています。

そうすることで、私たちが地球にもたらしている劇的な影響に焦点を当てることができる、影響力のあるサービスを提供することが私たちの目標です。

Building A Visual Planetary Time Machine

blog.research.google

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https://www.itmedia.co.jp/news/articles/1306/27/news132.html