Google earth engine là gì? Các nghiên cứu khoa học liên quan

Google Earth Engine là nền tảng điện toán đám mây do Google phát triển, cho phép xử lý và phân tích dữ liệu viễn thám quy mô lớn với hiệu suất cao. Nền tảng này tích hợp kho dữ liệu vệ tinh toàn cầu với công cụ lập trình mạnh mẽ, hỗ trợ nghiên cứu môi trường, quản lý tài nguyên và giám sát biến đổi khí hậu.

Định nghĩa Google Earth Engine (GEE)

Google Earth Engine (GEE) là một nền tảng điện toán đám mây được phát triển bởi Google nhằm hỗ trợ truy cập, xử lý và phân tích dữ liệu không gian và dữ liệu viễn thám với quy mô toàn cầu. GEE tích hợp hàng chục petabyte dữ liệu vệ tinh và các công cụ phân tích mạnh mẽ trong một môi trường xử lý song song trên nền cloud, giúp người dùng thực hiện các tác vụ phân tích địa không gian phức tạp mà không cần đầu tư vào phần cứng hạ tầng riêng.

Google Earth Engine được thiết kế để phục vụ các đối tượng sử dụng đa dạng, từ nhà nghiên cứu khoa học, cơ quan chính phủ, tổ chức phi lợi nhuận đến các nhà phát triển ứng dụng môi trường và bản đồ web. Thông qua GEE, người dùng có thể phân tích dữ liệu lịch sử dài hạn, giám sát thay đổi môi trường theo thời gian thực và xây dựng các mô hình dự đoán về biến đổi khí hậu, sử dụng đất, rừng, nước và hệ sinh thái.

Nền tảng này hoạt động thông qua hai ngôn ngữ lập trình chính là JavaScript (trên trình biên tập mã trực tuyến) và Python (qua API hỗ trợ xử lý từ xa). GEE không phải là công cụ tạo bản đồ đơn thuần mà là hệ thống phân tích khoa học có khả năng xử lý khối lượng lớn dữ liệu không gian với hiệu suất và độ tin cậy cao.

Kiến trúc và cơ sở hạ tầng của Google Earth Engine

Kiến trúc của Google Earth Engine được xây dựng trên nền tảng điện toán đám mây của Google, tối ưu cho việc xử lý song song và phân tán dữ liệu không gian lớn. Hệ thống gồm các lớp xử lý tính toán, truy xuất dữ liệu, giao diện lập trình và trình chỉnh sửa mã (Code Editor). Tất cả được tích hợp chặt chẽ để cho phép người dùng thao tác nhanh chóng và hiệu quả với dữ liệu có dung lượng lớn.

Các thành phần chính trong kiến trúc của GEE bao gồm:

  • Trình biên tập mã (Code Editor): môi trường lập trình trực tuyến tại code.earthengine.google.com
  • API JavaScript và Python: cung cấp các hàm phân tích, truy vấn, lọc và xử lý dữ liệu
  • Hệ thống lưu trữ dữ liệu: hơn 70 PB dữ liệu viễn thám và dữ liệu phụ trợ, được tối ưu truy xuất
  • Hệ thống tính toán song song: xử lý tự động trên hạ tầng cloud mà không cần tài nguyên cục bộ

Khác với các phần mềm GIS truyền thống như QGIS hay ArcGIS, nơi người dùng cần cấu hình máy tính mạnh để xử lý ảnh vệ tinh dung lượng lớn, GEE chuyển toàn bộ gánh nặng tính toán lên máy chủ. Điều này giúp giảm đáng kể chi phí đầu tư phần cứng và tăng tốc độ phân tích dữ liệu ở quy mô toàn cầu hoặc theo thời gian dài hạn.

Kho dữ liệu của Google Earth Engine

Một trong những đặc điểm nổi bật của GEE là khả năng truy cập trực tiếp tới kho dữ liệu khổng lồ được Google lưu trữ, bao gồm ảnh vệ tinh, dữ liệu khí hậu, mô hình độ cao số, bản đồ thảm thực vật, sử dụng đất, dân số, khí tượng và thủy văn. Tất cả đều sẵn sàng sử dụng mà không cần tải về máy tính cá nhân.

Kho dữ liệu trong GEE được tổ chức thành các “Image Collections” (tập hợp ảnh), với siêu dữ liệu đi kèm như thời gian chụp, cảm biến, khu vực bao phủ, hệ quy chiếu và các dải phổ. GEE tự động quản lý việc truy xuất và xử lý dữ liệu theo không gian – thời gian, giúp người dùng dễ dàng xây dựng các chuỗi thời gian và phân tích biến động.

Một số bộ dữ liệu tiêu biểu:

Tên bộ dữ liệuMô tảNguồn
Landsat 8 TOAẢnh vệ tinh đất liền toàn cầu từ 2013 đến nayUSGS/NASA
Sentinel-2 SRẢnh vệ tinh độ phân giải cao, xử lý phản xạ mặt đấtESA
MODIS NDVIChỉ số thảm thực vật 16 ngày/lầnNASA
HydroSHEDSDữ liệu thủy văn toàn cầuWWF

Ngôn ngữ lập trình và API

Google Earth Engine hỗ trợ hai ngôn ngữ lập trình chính: JavaScript và Python. JavaScript được sử dụng chủ yếu trong trình chỉnh sửa mã trực tuyến của GEE, nơi người dùng có thể viết, chạy và trực quan hóa kết quả một cách tương tác. Python API được thiết kế để tích hợp với các hệ sinh thái khoa học dữ liệu như Jupyter Notebook, Google Colab hoặc các ứng dụng bản đồ web.

API của GEE bao gồm hàng trăm hàm dựng sẵn cho xử lý ảnh (image processing), phân tích không gian (spatial analysis), phân tích chuỗi thời gian (time-series analysis), phân loại (classification), trích xuất chỉ số (index calculation), lập bản đồ (mapping), và xuất dữ liệu (exporting). Một ví dụ điển hình là tính toán chỉ số thực vật NDVI theo công thức:
NDVI=(NIRRED)(NIR+RED)NDVI = \frac{(NIR - RED)}{(NIR + RED)}
Trong GEE, chỉ cần vài dòng lệnh là có thể áp dụng công thức này cho hàng nghìn ảnh vệ tinh trong chuỗi thời gian dài.

GEE cũng hỗ trợ nhập dữ liệu người dùng như shapefile, GeoJSON, KML hoặc raster để kết hợp với dữ liệu vệ tinh có sẵn. Các thư viện mã nguồn mở như geemap giúp người dùng Python trực quan hóa bản đồ và xây dựng ứng dụng mà không cần viết nhiều mã.

Ứng dụng trong nghiên cứu khoa học

Google Earth Engine (GEE) đã trở thành công cụ không thể thiếu trong nghiên cứu địa không gian, đặc biệt trong các lĩnh vực như viễn thám, khoa học khí quyển, sinh thái học, quản lý tài nguyên và biến đổi khí hậu. Nhờ khả năng xử lý dữ liệu lớn và truy xuất dữ liệu vệ tinh dài hạn, GEE hỗ trợ các nhà nghiên cứu thực hiện các nghiên cứu toàn cầu mà trước đây rất khó triển khai do giới hạn hạ tầng và tài nguyên tính toán.

Các ứng dụng tiêu biểu trong nghiên cứu:

  • Giám sát biến động rừng (deforestation, afforestation)
  • Phân tích biến đổi sử dụng đất và đô thị hóa
  • Ước lượng chỉ số thực vật (NDVI, EVI), độ ẩm đất, chỉ số hạn hán
  • Mô hình hóa lũ, xói mòn, và các quá trình thủy văn
  • Phân tích chất lượng không khí và nhiệt độ bề mặt (LST)

Nhiều nghiên cứu đã được công bố trên các tạp chí khoa học như Nature, Remote Sensing of Environment, Environmental Research Letters, sử dụng dữ liệu và thuật toán trên nền tảng GEE. Các nhà khoa học có thể chia sẻ mã nguồn nghiên cứu qua GEE để tăng tính minh bạch và tái lập trong cộng đồng học thuật.

Ứng dụng trong quản lý và chính sách

Không chỉ dành cho nghiên cứu, Google Earth Engine còn được áp dụng rộng rãi trong công tác quản lý nhà nước, quy hoạch đô thị, phòng chống thiên tai, và bảo tồn tài nguyên thiên nhiên. Nhờ khả năng xử lý thời gian thực và phân tích không gian chính xác, GEE giúp các nhà quản lý đưa ra quyết định dựa trên bằng chứng địa không gian rõ ràng.

Một số ứng dụng thực tiễn:

  • Global Forest Watch: Giám sát rừng toàn cầu theo thời gian thực, cảnh báo chặt phá rừng bất hợp pháp
  • UN Environment: Đánh giá rủi ro thiên tai và biến đổi khí hậu phục vụ chính sách môi trường
  • World Resources Institute: Theo dõi hạn hán và giám sát chất lượng nguồn nước
  • FAO: Phân tích sử dụng đất phục vụ quy hoạch nông nghiệp

Các chính phủ và tổ chức quốc tế có thể xây dựng dashboard hoặc công cụ theo dõi dựa trên GEE để trực quan hóa dữ liệu và chia sẻ thông tin với cộng đồng. Việc ứng dụng GEE giúp tăng cường tính minh bạch, tiết kiệm chi phí và nâng cao hiệu quả quản trị tài nguyên thiên nhiên.

Ưu điểm và hạn chế của Google Earth Engine

Google Earth Engine có nhiều ưu điểm nổi bật, khiến nó trở thành nền tảng ưa thích của cộng đồng nghiên cứu và phát triển:

  • Xử lý dữ liệu lớn: GEE có thể phân tích hàng trăm nghìn ảnh vệ tinh một cách nhanh chóng
  • Không yêu cầu phần cứng mạnh: chạy trực tiếp trên nền tảng đám mây
  • Kho dữ liệu phong phú: dữ liệu vệ tinh và phụ trợ được cập nhật liên tục, miễn phí sử dụng
  • API linh hoạt: hỗ trợ cả JavaScript lẫn Python, dễ tích hợp với hệ sinh thái khoa học dữ liệu
  • Khả năng chia sẻ cao: mã nguồn, dữ liệu, bản đồ có thể chia sẻ qua liên kết hoặc ứng dụng

Tuy nhiên, GEE cũng có một số giới hạn cần lưu ý:

  • Giới hạn truy xuất: API có quota để tránh lạm dụng tài nguyên (ví dụ giới hạn số lần export)
  • Yêu cầu lập trình: người mới cần thời gian để làm quen với cú pháp và logic xử lý dữ liệu không gian
  • Chưa hỗ trợ trực tiếp dữ liệu thương mại: như ảnh vệ tinh độ phân giải siêu cao từ Planet, Maxar
  • Không thay thế GIS truyền thống: không phù hợp để biên tập dữ liệu hoặc phân tích ở mức độ vector chi tiết

Bảo mật, giấy phép và chia sẻ dữ liệu

GEE vận hành theo chính sách bảo mật và quyền riêng tư của Google Cloud Platform. Dữ liệu cá nhân và tài nguyên người dùng được lưu trữ trong các tài khoản riêng biệt, không bị chia sẻ công khai nếu không được cho phép. Các script, bản đồ và ứng dụng có thể chia sẻ qua URL hoặc nhúng vào website nhưng vẫn nằm trong quyền kiểm soát của chủ sở hữu.

Về giấy phép, hầu hết dữ liệu trong GEE là dữ liệu công cộng, có nguồn gốc từ các cơ quan chính phủ và tổ chức nghiên cứu như NASA, USGS, ESA, JRC, FAO. Các dữ liệu này tuân thủ theo giấy phép mở, cho phép sử dụng phi thương mại hoặc học thuật. Người dùng nên kiểm tra giấy phép cụ thể của từng bộ dữ liệu trong mục Catalog trước khi sử dụng cho mục đích thương mại.

Dữ liệu đầu ra từ GEE có thể được xuất ra Google Drive, Google Cloud Storage hoặc tải trực tiếp về máy tính. Các định dạng hỗ trợ bao gồm GeoTIFF, CSV, JSON, Shapefile. Người dùng có thể tích hợp GEE với các phần mềm GIS khác như QGIS hoặc ArcGIS để phân tích nâng cao hoặc trình bày dữ liệu.

Tài liệu tham khảo

  1. Google Earth Engine – Official Documentation
  2. Google Earth Engine – Main Website
  3. Global Forest Watch – Forest Monitoring Platform
  4. Geemap – Python Tools for Google Earth Engine
  5. Nature – Applications of Google Earth Engine in Environmental Research

Các bài báo, nghiên cứu, công bố khoa học về chủ đề google earth engine:

Google Earth Engine: Planetary-scale geospatial analysis for everyone
Remote Sensing of Environment - Tập 202 - Trang 18-27 - 2017
Triển khai thuật toán LandTrendr trên nền tảng Google Earth Engine Dịch bởi AI
Remote Sensing - Tập 10 Số 5 - Trang 691
Thuật toán LandTrendr (LT) đã được sử dụng rộng rãi trong phân tích thay đổi dữ liệu thời gian quang phổ Landsat, nhưng yêu cầu sự xử lý trước phức tạp, quản lý dữ liệu và tài nguyên tính toán lớn, và chỉ có thể truy cập bởi cộng đồng trong ngôn ngữ lập trình sở hữu (IDL). Tại đây, chúng tôi giới thiệu LT cho nền tảng Google Earth Engine (GEE). Nền tảng GEE đơn giản hóa các bước xử lý trướ...... hiện toàn bộ
#LandTrendr #Google Earth Engine #phân đoạn thời gian #mã lập trình #dữ liệu quang phổ Landsat #phân tích thay đổi #logic lỗi #mã gốc LT-IDL #GEE #xử lý trước #nền tảng mở
Phân loại lớp phủ đất bằng Google Earth Engine và Bộ phân loại rừng ngẫu nhiên—Vai trò của việc hợp thành hình ảnh Dịch bởi AI
Remote Sensing - Tập 12 Số 15 - Trang 2411
Thông tin về lớp phủ đất đóng vai trò quan trọng trong nhiều khía cạnh của cuộc sống, từ khoa học và kinh tế đến chính trị. Thông tin chính xác về lớp phủ đất ảnh hưởng đến độ chính xác của tất cả các ứng dụng tiếp theo, do đó thông tin lớp phủ đất chính xác và kịp thời đang rất được yêu cầu. Trong các nghiên cứu phân loại lớp phủ đất trong thập kỷ qua, độ chính xác cao hơn được tạo ra khi...... hiện toàn bộ
#Lớp phủ đất #Chuỗi thời gian #Hợp thành trung vị #Google Earth Engine #Bộ phân loại rừng ngẫu nhiên.
Bản đồ Kiểm Kê Đất Ngập Nước Đầu Tiên của Newfoundland với Độ Phân Giải Không Gian 10 m Sử Dụng Dữ Liệu Sentinel-1 và Sentinel-2 trên Nền tảng Điện Toán Đám Mây Google Earth Engine Dịch bởi AI
Remote Sensing - Tập 11 Số 1 - Trang 43
Đất ngập nước là một trong những hệ sinh thái quan trọng nhất, cung cấp môi trường sống lý tưởng cho một loạt lớn các loài thực vật và động vật. Lập bản đồ và mô hình hóa đất ngập nước sử dụng dữ liệu Quan Sát Trái Đất (EO) là điều thiết yếu cho quản lý tài nguyên thiên nhiên ở cả cấp độ khu vực và quốc gia. Tuy nhiên, việc lập bản đồ đất ngập nước chính xác là một thách thức, đặc biệt là ...... hiện toàn bộ
#Bản đồ đất ngập nước #Newfoundland #Quan sát Trái Đất #Điện toán đám mây #Viễn thám #Radar khẩu độ tổng hợp #Sentinel-1 #Sentinel-2 #Phân loại rừng ngẫu nhiên #Độ phân giải không gian
Google Earth Engine, Dữ liệu vệ tinh truy cập mở, và Máy học hỗ trợ lập bản đồ xác suất đầm lầy trên diện rộng Dịch bởi AI
Remote Sensing - Tập 9 Số 12 - Trang 1315
Các tiến bộ hiện đại trong điện toán đám mây và các thuật toán máy học đang thay đổi cách sử dụng dữ liệu quan sát Trái Đất (EO) để giám sát môi trường, đặc biệt là trong thời kỳ dữ liệu vệ tinh truy cập mở và miễn phí đang trở nên phổ biến. Việc phân định đầm lầy là một ứng dụng đặc biệt có giá trị của xu hướng nghiên cứu nổi lên này, vì đầm lầy là một thành phần quan trọng về sinh thái nhưng lại...... hiện toàn bộ
#Điện toán đám mây #Máy học #Dữ liệu quan sát Trái Đất #Phân định đầm lầy #Google Earth Engine #Hồi quy tăng cường #Alberta #Vệ tinh truy cập mở #Mô hình hóa đầm lầy #Biến địa hình #Dữ liệu quang học #Dữ liệu radar
Lập bản đồ ba thập kỷ biến đổi thực vật tự nhiên trong thảo nguyên Brazil bằng dữ liệu Landsat xử lý trên nền tảng Google Earth Engine Dịch bởi AI
Remote Sensing - Tập 12 Số 6 - Trang 924
Phổ biến ở các khu vực cận nhiệt đới và nhiệt đới thuộc Nam Bán cầu, thảo nguyên là một loại thảm thực vật tự nhiên có tính không đồng nhất và tính mùa vụ rất cao, khiến việc phát hiện thay đổi (tự nhiên so với nhân tạo) trở thành một nhiệm vụ thách thức. Cerrado của Brazil đại diện cho thảo nguyên lớn nhất ở Nam Mỹ, và là kiểu sinh cảnh bị đe dọa nhất ở Brazil do mở rộng nông nghiệp. Để đ...... hiện toàn bộ
#Cerrado #Landsat #Google Earth Engine #thực vật tự nhiên #biến đổi khí hậu #phân loại máy học #rừng #thảo nguyên #môi trường
Bản đồ Sử dụng Đất đai và Lớp phủ Đất dựa trên Hình ảnh Vệ tinh Sentinel-2, Landsat-8 và Google Earth Engine: So sánh hai phương pháp ghép hỗn hợp Dịch bởi AI
Remote Sensing - Tập 14 Số 9 - Trang 1977
Bản đồ sử dụng đất đai và lớp phủ đất (LULC) chính xác và thời gian thực rất quan trọng để cung cấp thông tin chính xác cho việc giám sát động, quy hoạch và quản lý Trái Đất. Với sự ra đời của các nền tảng điện toán đám mây, các kỹ thuật trích xuất đặc tính theo chuỗi thời gian và các bộ phân loại học máy, đang xuất hiện những cơ hội mới trong việc lập bản đồ LULC chính xác và quy mô lớn h...... hiện toàn bộ
#Bản đồ LULC #điện toán đám mây #Google Earth Engine #máy học #phân loại rừng ngẫu nhiên #Sentinel-2 #Landsat-8 #chỉ số quang phổ–thời gian #hỗn hợp theo mùa #chỉ số phần trăm.
Đánh giá ảnh hưởng của thiết kế lấy mẫu huấn luyện đến hiệu suất của các bộ phân loại học máy trong lập bản đồ lớp phủ đất sử dụng dữ liệu viễn thám đa thời gian và nền tảng Google Earth Engine Dịch bởi AI
Remote Sensing - Tập 13 Số 8 - Trang 1433
Các bộ phân loại học máy ngày nay đang được sử dụng ngày càng nhiều cho việc lập bản đồ Sử dụng Đất và Phủ Lớp (LULC) từ hình ảnh viễn thám. Tuy nhiên, để chọn đúng bộ phân loại cần phải hiểu các yếu tố chính ảnh hưởng đến hiệu suất của chúng. Nghiên cứu hiện tại đã điều tra trước hết là tác động của thiết kế lấy mẫu huấn luyện đến kết quả phân loại thu được bởi bộ phân loại Random Forest ...... hiện toàn bộ
#Lập bản đồ lớp phủ đất #học máy #Random Forest #viễn thám #lấy mẫu phân tầng #Google Earth Engine #Độ chính xác phân loại #dữ liệu đa thời gian
Highly Local Model Calibration with a New GEDI LiDAR Asset on Google Earth Engine Reduces Landsat Forest Height Signal Saturation
Remote Sensing - Tập 12 Số 17 - Trang 2840
While Landsat has proved to be effective for monitoring many elements of forest condition and change, the platform has well-documented limitations in measuring forest structure, the vertical distribution of the canopy. This is important because structure determines several key ecosystem functions, including: carbon storage; habitat suitability; and timber volume. Canopy structure is direct...... hiện toàn bộ
Tổng số: 206   
  • 1
  • 2
  • 3
  • 4
  • 5
  • 6
  • 10