{"id":15105,"date":"2024-11-26T15:59:47","date_gmt":"2024-11-26T18:59:47","guid":{"rendered":"https:\/\/geoblog.mkwebb.com.br\/?p=15105"},"modified":"2024-11-26T15:59:47","modified_gmt":"2024-11-26T18:59:47","slug":"earth-engine-ml","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/geoambiente.com.br\/blog\/earth-engine-ml\/","title":{"rendered":"Google Earth Engine e Machine Learning para an\u00e1lise geoespacial"},"content":{"rendered":"

O aprendizado de m\u00e1quina (Machine Learning, ou ML) \u00e9 uma ferramenta poderosa da intelig\u00eancia artificial para an\u00e1lise de dados geoespaciais. O Google Earth Engine<\/strong> (GEE) oferece uma plataforma ideal para aplicar t\u00e9cnicas de ML \u00e0 observa\u00e7\u00e3o da Terra, facilitando a constru\u00e7\u00e3o de modelos para diversas aplica\u00e7\u00f5es.<\/span><\/p>\n

Um exemplo crucial \u00e9 o mapeamento da cobertura e uso da terra, essencial para analisar a distribui\u00e7\u00e3o de vegeta\u00e7\u00e3o, \u00e1gua, \u00e1reas urbanizadas e outros elementos. Essa informa\u00e7\u00e3o auxilia empresas, pesquisadores e governos na compreens\u00e3o de paisagens complexas, permitindo a tomada de decis\u00f5es informadas para o desenvolvimento sustent\u00e1vel e a mitiga\u00e7\u00e3o de impactos ambientais.<\/span><\/p>\n

Assim, mostraremos aqui como os recursos de Machine Learning<\/strong> (ML) dispon\u00edveis no Google Earth Engine<\/strong> podem facilitar a constru\u00e7\u00e3o de modelos de aprendizado de m\u00e1quina para diferentes \u00e1reas, como mapeamento da cobertura do solo.<\/span><\/p>\n<\/span>\n

Introdu\u00e7\u00e3o ao Google Earth Engine\u00a0<\/b><\/span><\/h2>\n<\/span>\n

O Google Earth Engine<\/strong> (GEE) \u00e9 um servi\u00e7o exclusivo do Google Cloud que permite \u00e0s empresas analisar petabytes de dados geoespaciais, processar imagens de sat\u00e9lite e centenas de datasets de clima, florestas, solos, agricultura, topografia, urbaniza\u00e7\u00e3o e outros. Tamb\u00e9m conta com a possibilidade de uso de modelos de Machine Learning<\/strong> e de integra\u00e7\u00e3o com outras ferramentas do ecossistema Google Cloud, como o Vertex AI<\/a><\/strong>.<\/p>\n

O GEE est\u00e1 hospedado na nuvem do Google e oferece acesso a um cat\u00e1logo imenso de imagens de sat\u00e9lite<\/a><\/strong> gratuitas e atualizadas, al\u00e9m de diversos conjuntos de dados geoespaciais. Entre eles, est\u00e3o dados Landsat (USGS \/ NASA), MODIS (Terra \/ Aqua), e Sentinel-1, 2, 3 e 5P, al\u00e9m de dados de precipita\u00e7\u00e3o, eleva\u00e7\u00e3o, temperatura da superf\u00edcie do mar e dados clim\u00e1ticos, e muito mais.<\/p>\n

Por meio do GEE, diversas organiza\u00e7\u00f5es podem acessar um extenso cat\u00e1logo de dados p\u00fablicos e privados armazenados na nuvem, que, em conjunto com APIs e um servidor de aplicativos, facilitam o uso de modelos de ML.<\/p>\n<\/span>\n

Machine Learning\u00a0<\/b><\/h3>\n<\/span>\n

Mas o que \u00e9 Machine Learning<\/strong>? \u00c9 o uso de algoritmos para permitir que m\u00e1quinas aprendam com dados sem serem explicitamente programados. Em um contexto geoespacial, o ML usa dados geoespaciais (como imagens de sat\u00e9lite, dados de sensores e dados de localiza\u00e7\u00e3o) para identificar padr\u00f5es, fazer previs\u00f5es e apoiar a tomada de decis\u00f5es em aplica\u00e7\u00f5es como monitoramento ambiental, planejamento urbano e navega\u00e7\u00e3o.<\/span><\/p>\n

H\u00e1 diferentes tipos de sistemas de ML divididos em categorias amplas. Cada categoriza\u00e7\u00e3o \u00e9 baseada na quantidade e no tipo de supervis\u00e3o humana que recebem durante o treinamento, sendo a etapa em que s\u00e3o apresentados exemplos (amostras) para o computador aprender a partir delas.<\/span><\/p>\n

No aprendizado supervisionado, voc\u00ea sabe quais s\u00e3o seus exemplos (amostras) e o que espera de resultados (chamados de r\u00f3tulos). No aprendizado n\u00e3o supervisionado, voc\u00ea pede ao modelo para dizer quais s\u00e3o esses resultados que ele encontrou nos dados. Nesse caso, o modelo busca padr\u00f5es, estruturas e rela\u00e7\u00f5es nos dados sem a orienta\u00e7\u00e3o expl\u00edcita de resultados esperados.\u00a0<\/span><\/p>\n<\/span>\n

Machine learning <\/b>no Google Earth Engine<\/b><\/h3>\n<\/span>\n

Os modelos de ML integrados ao GEE oferecem suporte \u00e0 classifica\u00e7\u00e3o (onde se prev\u00ea diferentes classes) e \u00e0 regress\u00e3o (onde se prev\u00ea uma quantidade):<\/span><\/p>\n

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\u2014 Classifica\u00e7\u00e3o supervisionada:<\/strong> o GEE possui modelos que permitem classificar a terra a partir de exemplos (amostras) de verdade, fundamentais para ensinar um modelo a diferenciar classes.<\/p>\n

\u2014 Classifica\u00e7\u00e3o n\u00e3o supervisionada:<\/strong> os classificadores n\u00e3o supervisionados do Earth Engine s\u00e3o particularmente \u00fateis quando n\u00e3o existem dados de verdade de campo (amostras), quando voc\u00ea n\u00e3o conhece o n\u00famero final de classes ou quando deseja fazer experimentos r\u00e1pidos.<\/p>\n

\u2014 Regress\u00e3o:<\/strong> enquanto um modelo de classifica\u00e7\u00e3o tenta colocar cada entrada em uma classe discreta, um modelo de regress\u00e3o tenta prever uma vari\u00e1vel cont\u00ednua para cada entrada. Por exemplo, um modelo de regress\u00e3o consegue prever a qualidade da \u00e1gua, a percentagem de cobertura florestal ou o rendimento das colheitas.<\/p>\n<\/span>\n

Machine Learning em escala<\/b><\/h3>\n<\/span>\n

A escalabilidade de aplica\u00e7\u00f5es de ML no GEE \u00e9 uma de suas principais vantagens. O GEE oferece uma infraestrutura em nuvem robusta, permitindo o processamento de grandes conjuntos de dados geoespaciais com algoritmos de ML sem a necessidade de gerenciamento de infraestrutura ou recursos computacionais locais. Isso se traduz na capacidade de treinar e aplicar modelos de ML em imagens de sat\u00e9lite e outros dados geogr\u00e1ficos cobrindo vastas \u00e1reas geogr\u00e1ficas, algo impens\u00e1vel com recursos computacionais tradicionais.<\/span><\/p>\n

A escalabilidade \u00e9 alcan\u00e7ada atrav\u00e9s da capacidade do GEE de distribuir o processamento de dados por meio de m\u00faltiplos servidores, paralelamente. Isso permite que algoritmos de ML, mesmo complexos, sejam executados eficientemente em conjuntos de dados gigantescos, em tempos relativamente curtos. <\/span><\/p>\n

No entanto, a escalabilidade tamb\u00e9m \u00e9 limitada pelos recursos dispon\u00edveis na plataforma, e a complexidade do modelo e o tamanho dos dados podem ainda afetar o tempo de processamento, necessitando de otimiza\u00e7\u00f5es de c\u00f3digo e escolha cuidadosa de algoritmos para atingir o m\u00e1ximo de performance. <\/span><\/p>\n

Apesar dessas limita\u00e7\u00f5es, a escalabilidade do GEE representa um salto significativo para o desenvolvimento e aplica\u00e7\u00e3o de ML em larga escala na an\u00e1lise de dados geoespaciais.<\/span><\/p>\n<\/span>\n

Machine learning fora do Google Earth Engine<\/strong><\/h3>\n<\/span>\n

O aprendizado profundo (deep learning) e as redes neurais artificiais (RNAs) s\u00e3o t\u00e9cnicas de aprendizado de m\u00e1quina eficazes para lidar com dados complexos, como imagens de sat\u00e9lite.<\/p>\n

No entanto, as APIs de aprendizado de m\u00e1quina do Google Earth Engine n\u00e3o oferecem suporte nativo para deep learning ou RNAs. Para utiliz\u00e1-los, \u00e9 necess\u00e1rio treinar os modelos externamente ao Earth Engine, utilizando frameworks como TensorFlow ou PyTorch. Alternativamente, ferramentas como scikit-learn e XGBoost tamb\u00e9m podem ser empregadas para modelos de aprendizado de m\u00e1quina mais tradicionais.<\/p>\n

Para escalar o processamento e gerenciamento de modelos, incluindo aqueles de deep learning, o Google Vertex AI oferece uma solu\u00e7\u00e3o robusta. Ele disponibiliza ferramentas e bibliotecas otimizadas para o processamento de grandes volumes de dados geoespaciais vetoriais e raster. O Vertex AI simplifica a implanta\u00e7\u00e3o, o monitoramento e a otimiza\u00e7\u00e3o de modelos geoespaciais em produ\u00e7\u00e3o, incluindo recursos de automa\u00e7\u00e3o e controle de custos.<\/span><\/p>\n<\/div>\n

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Leia tamb\u00e9m:<\/strong><\/div>\n
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