ピクセルから計画へ：自然再生のためのEarth AI

Google Researchは、標準的な衛星検出では通常捉えられない生け垣、防風林、小森林などの細かい木本特徴をマッピングするための高解像度深層学習フレームワークを開発しました。これらの特徴は、作物を追い出すことなく炭素貯蔵と生物多様性を向上させることができます。チームは英国向けのベクトル化データセットを公開し、ピクセルベースの地図を生け垣、石壁、小森林の実用的なインベントリに変換しました。データ不足を克服するため、リモートセンシング基盤（Remote Sensing Foundations） Vision-Transformerバックボーンを使用し、これは3億枚のグローバル衛星画像で事前学習され、英国の景観向けに微調整されました。サブメーター画像とLiDARデータを使用した二重層ラベリングシステムで重複する特徴を処理し、Polsby-Popperコンパクトネススコアで形状を生態学的機能別に分類しました。Google Earth Engineにより、イングランド全体で数百万の特徴を並列処理可能にしました。このデータセットは、農家、科学者、政策立案者が気候と生物多様性の目標のために小規模な特徴を保護する力を与えることを目的としています。