Google Earth Engine

Analizza immagini satellitari e dati geospaziali su scala planetaria

Migliora il processo decisionale relativo a sostenibilità e resilienza climatica con il catalogo di dati geospaziali selezionati di Earth Engine, il computing su larga scala e l'IA avanzata di Google Cloud.

Funzionalità

Oltre 90 petabyte di dati geospaziali pronti per l'analisi

Il catalogo di Earth Engine è uno dei più grandi cataloghi di dati disponibili pubblicamente, con oltre 90 petabyte di immagini satellitari pronte per l'analisi e oltre 1000 set di dati geospaziali selezionati. Include più di 50 anni di immagini storiche, aggiornate e ampliate quotidianamente, a risoluzioni di un metro per pixel. Alcuni esempi sono Landsat, MODIS e Sentinel, il National Agriculture Images Program (NAIP), i dati climatici e meteorologici, dati geofisici, compresi quelli relativi al terreno, alla copertura del suolo e alle colture. 

Il catalogo offre dati sull'intero pianeta, consentendo agli utenti di comprendere i cambiamenti della Terra rilevanti per i loro obiettivi di sostenibilità.  

Potente piattaforma di calcolo su larga scala

Google Cloud consente a tutti di eseguire elaborazioni parallele su larga scala utilizzando molte migliaia di computer. La combinazione del catalogo dati di Earth Engine con le capacità di calcolo e gli strumenti di analisi dei dati di Google Cloud rende Earth Engine una piattaforma rivoluzionaria per l'analisi e la visualizzazione dei dati terrestri su larga scala. 

Accesso, elaborazione e analisi dei dati più rapidi si traduce in innovazioni più rapide, decisioni informate e soluzioni attuabili. Il Servizio forestale degli Stati Uniti, ad esempio, gestisce 193 milioni di acri di terre forestali degli Stati Uniti, riducendo il tempo necessario per completare attività mission critical da mesi a ore con l'eccellente catalogo dati e la scalabilità computazionale di Earth Engine.

Editor di codice

L'editor di codice di Earth Engine è un ambiente di programmazione basato sul web progettato per velocizzare e semplificare lo sviluppo di flussi di lavoro geospaziali complessi con i seguenti elementi:

  • Editor di codice JavaScript
  • Visualizzazione mappa per la visualizzazione di set di dati geospaziali
  • Documentazione di riferimento dell'API (scheda Documenti)
  • Gestore di script basato su Git (scheda Script)
  • Output console (scheda Console)
  • Task Manager (scheda Attività) per gestire le query a lunga esecuzione
  • Query interattiva sulla mappa (scheda Strumento di controllo)
  • Ricerca nell'archivio dati o negli script salvati
  • Strumenti di disegno geometrico

API Python di Earth Engine ed esperienza Colab (geemap)

L'API Python Earth Engine consente agli utenti di utilizzare gli strumenti Python per il machine learning e l'analisi, compresi quelli per i carichi di lavoro geospaziali, come Cloud Optimized GeoTiffs e GeoPandas. 

La libreria Python geemap è supportata in Earth Engine per flussi di lavoro visivi in Python, come panoramica, zoom e disegno di poligoni delle mappe per le statistiche di zona.

Xarray, noto pacchetto Python, consente di lavorare con array multidimensionali. Xee, la sua integrazione in Earth Engine, consente agli utenti di lavorare con ImageCollections Earth Engine come set di dati Xarray. 

Interoperabilità di Earth Engine e BigQuery

Utilizzando BigQuery con Earth Engine, gli utenti ottengono il meglio dei due sistemi Earth Engine è incentrato sull'elaborazione delle immagini (raster), mentre BigQuery è ottimizzato per l'elaborazione di grandi set di dati tabulari. 

La funzione "Export.table.toBigQuery()" semplifica diversi flussi di lavoro:

  • Combinazione dei dati di Earth Engine e BigQuery per avere un quadro più completo di un determinato problema
  • Utilizzo degli strumenti di analisi di BigQuery per estrarre insight dai dati di Earth Engine
  • Condividere i dati di Earth Engine con utenti SQL in un modo per loro accessibile

Machine learning di Earth Engine

Earth Engine dispone di funzionalità integrate che consentono agli utenti di addestrare e utilizzare modelli ML per scenari comuni con API di facile utilizzo. Ad esempio, puoi utilizzare un algoritmo forestale casuale per classificare i terreni in un'area di interesse. Se preferisci utilizzare una rete neurale profonda, puoi anche addestrare un modello TensorFlow o PyTorch, eseguirne il deployment su Vertex AI e ottenere previsioni dall'editor di codice di Earth Engine.

Importa i tuoi dati per l'analisi con il catalogo dati di Earth Engine

Gli utenti possono importare i propri dati (immagini e tabelle) e combinarli con i set di dati del catalogo dati di Earth Engine per ricavare insight. Utilizzando Asset Manager nell'editor di codice o l'interfaccia a riga di comando (CLI), è possibile importare set di dati raster con riferimenti georeferenziati in formato GeoTIFF o TFRecord e dati tabulari in Shapefile o in formato CSV per creare prodotti di dati, modelli e sviluppare soluzioni uniche per accelerare gli sforzi di sostenibilità.

Esporta i risultati per integrarli in altri sistemi

Se stai addestrando un modello TensorFlow o vuoi eseguire simulazioni idrologiche al di fuori di Earth Engine, potresti voler trasferire i dati da Earth Engine a un altro sistema. L'API di esportazione di Earth Engine si occupa del "lavoro pesante", mentre i nostri metodi di estrazione dati consentono di risolvere i problemi di scalabilità e di utilizzare framework come Apache Beam, Spark o Dask. La nostra libreria client Python include la logica lato client per la conversione tra oggetti Earth Engine e tipi NumPy, Pandas e GeoPandas.

App Earth Engine

Per visualizzazioni interattive e senza codice, le app Earth Engine sono interfacce utente dinamiche e condivisibili per le analisi di Earth Engine. 

Con le app di Earth Engine, gli sviluppatori possono utilizzare semplici elementi dell'interfaccia utente per sfruttare il catalogo dati e la potenza analitica di Earth Engine, consentendo agli stakeholder di interagire con i loro dati e rendendo disponibili ai responsabili delle decisioni approfondimenti.

Cloud Score+

Cloud Score+ risolve il problema delle formazioni nuvolose nei dati satellitari di Sentinel-2. Si tratta di un punteggio di QA completo, basato sul deep learning, che fornisce un punteggio di "usabilità" per pixel per mascherare o ponderare le osservazioni in base alla qualità complessiva.

Dynamic World

Dynamic World è un set di dati Land Cover globale quasi in tempo reale, con una risoluzione di 10 metri, basato sul machine learning. Fornisce dettagli senza precedenti sull'uso del suolo e aiuta a fare previsioni accurate e piani di sostenibilità efficaci.

Come funziona

Fai riferimento a set di dati pronti per l'analisi nel catalogo di dati nell'ordine di petabyte di Earth Engine. Esegui l'analisi di dati raster e vettoriali in parallelo su migliaia di macchine. Testa e modifica iterativamente i risultati nell'editor di codice scrivendo codice Python personalizzato con la libreria client di Earth Engine o estraendo i risultati da un modello ospitato in Vertex AI. Condividi i risultati in BigQuery o nelle app di Earth Engine.

Risolvi casi d'uso geospaziali comuni su larga scala

Utilizzi comuni

Approvvigionamento sostenibile

Favorisci la trasparenza e la tracciabilità della catena di fornitura globale

Le catene di fornitura sostenibili sono fondamentali per l'attività. Earth Engine aiuta le attività ad analizzare la copertura e l'utilizzo del suolo presso i siti di approvvigionamento per evidenziare il rischio di deforestazione nelle loro catene di approvvigionamento. A questo scopo, è utile la mappa globale del CCR della CE della copertura forestale per il 2020. Questo set di dati è una rappresentazione spaziale esplicita della presenza/assenza di foreste nel 2020 con una risoluzione di 10 metri e corrisponde al Regolamento UE sulla deforestazione (EUDR), che richiederà alle aziende di fornire dichiarazioni in cui si afferma che i beni venduti o prodotti nell'UE non sono stati coltivati su terreni deforestati dopo il 31 dicembre 2020.

Scopri di più sulla mappa globale della copertura forestale del CCR della CE

    Favorisci la trasparenza e la tracciabilità della catena di fornitura globale

    Le catene di fornitura sostenibili sono fondamentali per l'attività. Earth Engine aiuta le attività ad analizzare la copertura e l'utilizzo del suolo presso i siti di approvvigionamento per evidenziare il rischio di deforestazione nelle loro catene di approvvigionamento. A questo scopo, è utile la mappa globale del CCR della CE della copertura forestale per il 2020. Questo set di dati è una rappresentazione spaziale esplicita della presenza/assenza di foreste nel 2020 con una risoluzione di 10 metri e corrisponde al Regolamento UE sulla deforestazione (EUDR), che richiederà alle aziende di fornire dichiarazioni in cui si afferma che i beni venduti o prodotti nell'UE non sono stati coltivati su terreni deforestati dopo il 31 dicembre 2020.

    Scopri di più sulla mappa globale della copertura forestale del CCR della CE

      TraceMark: tracciabilità basata sul primo miglio delle materie prime

      TraceMark, creato da NGIS, partner di Google Cloud Advantage, utilizza Earth Engine per mappare l'approvvigionamento delle materie prime e i potenziali rischi attraverso le catene di fornitura globali, fornendo un monitoraggio completo del primo miglio e insight end-to-end sulla tracciabilità.

      TraceMark sfrutta i principali framework e fornisce funzionalità specifiche relative al Regolamento sulla deforestazione (EUDR) dell’UE per la mitigazione del rischio e la due diligence, tra cui lo scambio di dati e il coinvolgimento con i fornitori, nonché metriche di sostenibilità per la generazione di report.

      TraceMark offre funzionalità multi-commodity per gestire tutti i prodotti interessati dall'EUDR, compresi olio di palma, caffè, cacao, soia e carta.

      Rischio climatico

      Salvaguarda le risorse da rischi climatici estremi, come gli incendi

      Gli organismi di risposta alle calamità richiedono dati e insight precisi e tempestivi al fine di monitorare gli incendi, valutare i rischi e proteggere le risorse. I set di dati in Earth Engine, come GOES MCMIP (immagini), GOES FDC (rilevamento incendi) e FIRMS (Fire Information for Resource Management System), possono essere analizzati per monitorare gli incendi, nonché per facilitare la modellazione degli incendi e la gestione dei rischi. L'analisi di questi dati consente di migliorare l'efficienza delle attività di risposta e ripristino in seguito alle emergenze, rendendole più efficaci.

      Guarda un esempio di mappatura degli incendi boschivi con la potenza dei dati satellitari

        Salvaguarda le risorse da rischi climatici estremi, come gli incendi

        Gli organismi di risposta alle calamità richiedono dati e insight precisi e tempestivi al fine di monitorare gli incendi, valutare i rischi e proteggere le risorse. I set di dati in Earth Engine, come GOES MCMIP (immagini), GOES FDC (rilevamento incendi) e FIRMS (Fire Information for Resource Management System), possono essere analizzati per monitorare gli incendi, nonché per facilitare la modellazione degli incendi e la gestione dei rischi. L'analisi di questi dati consente di migliorare l'efficienza delle attività di risposta e ripristino in seguito alle emergenze, rendendole più efficaci.

        Guarda un esempio di mappatura degli incendi boschivi con la potenza dei dati satellitari

          Partner Cloud con competenze sul rischio climatico

          La soluzione SpatiaFi di Climate Engine collega i dati degli asset e dei dati geospaziali per supportare la generazione di rapporti per la conformità normativa, la riduzione del rischio climatico e la finanza sostenibile.

          La piattaforma di Location Intelligence cloud-native di CARTO aiuta le organizzazioni ad analizzare l'impatto climatico, ottimizzare i processi e prevedere i risultati.

          Deloitte sta creando nuove soluzioni di pianificazione geospaziale utilizzando Earth Engine e GenAI di Google Cloud per aiutare i clienti a creare community e infrastrutture sostenibili, migliorare la resilienza operativa e prepararsi agli impatti del cambiamento climatico.

          SIG, da 25 anni, ha affinato la propria esperienza nella mappatura del cambiamento ambientale ed è specializzata nella valutazione di rischi come incendi, siccità, inondazioni, disagi nell'agricoltura e minacce per la salute.

          Proteggi le risorse naturali

          Gestione e conservazione sostenibili delle risorse naturali

          Sfruttando il set di dati sul cambiamento globale delle foreste di Hansen in Earth Engine, gli utenti possono eseguire analisi dei cambiamenti delle foreste, quantificando i cambiamenti nel corso del tempo e tracciando la perdita annuale di foreste. Utilizzando i dati Forest Monitoring for Action (FORMA, Hammer et al. 2009) di Global Forest Watch, gli utenti possono filtrare per date e configurare avvisi relativi a specifiche aree di interesse.

          Scopri di più sul cambiamento globale delle foreste
          • Tutorial: Analisi delle variazioni forestali

          • Tutorial: Copertura delle foreste e stima della perdita

          Gestione e conservazione sostenibili delle risorse naturali

          Sfruttando il set di dati sul cambiamento globale delle foreste di Hansen in Earth Engine, gli utenti possono eseguire analisi dei cambiamenti delle foreste, quantificando i cambiamenti nel corso del tempo e tracciando la perdita annuale di foreste. Utilizzando i dati Forest Monitoring for Action (FORMA, Hammer et al. 2009) di Global Forest Watch, gli utenti possono filtrare per date e configurare avvisi relativi a specifiche aree di interesse.

          Scopri di più sul cambiamento globale delle foreste
          • Tutorial: Analisi delle variazioni forestali

          • Tutorial: Copertura delle foreste e stima della perdita

          Cloud collabora per la protezione delle competenze in materia di risorse naturali

          Con 25 anni di esperienza, SIG si distingue per la protezione delle risorse naturali attraverso una mappatura completa della copertura del suolo e del cambiamento di utilizzo, il rilevamento in tempo reale dei cambiamenti, la valutazione del potenziale di ripristino e il monitoraggio della biodiversità, garantendo strategie efficaci di conservazione dell'ambiente.

          Visualizza tutti i partner
          Lago suggestivo circondato da alberi

          Agricoltura

          Utilizza insight sull'agricoltura per ottenere un rendimento più elevato e un minore impatto sul sistema alimentare

          Earth Engine può essere utilizzato per visualizzare informazioni approfondite sullo stato di salute delle colture, sul consumo di acqua e sui modelli stagionali di produttività. MOD13A2.061 Terra Vegetation Indices 16-Day Global 1km può essere utilizzato per generare un'animazione di una serie temporale che rappresenti la produttività mediana della vegetazione su 20 anni. Per un processo decisionale più informato, gli utenti possono analizzare set di dati come i dati MODIS sulla temperatura della superficie terrestre o i compositi ERA5 per calcolare la somma termica (GDD) e applicare il machine learning in Vertex AI. per prevedere quando le colture raggiungeranno la maturità o per calcolare i tempi ottimali per la gestione dei parassiti.

          Guarda il tutorial sull'animazione delle serie temporali NDVI
          • Case study: scopri come Regrow Ag utilizza Earth Engine e Google Cloud

          • Storia: scopri come Sayukt sta cambiando la vita degli agricoltori

          • Blog: Scopri come Earth Engine può favorire pratiche agricole più sostenibili

          Utilizza insight sull'agricoltura per ottenere un rendimento più elevato e un minore impatto sul sistema alimentare

          Earth Engine può essere utilizzato per visualizzare informazioni approfondite sullo stato di salute delle colture, sul consumo di acqua e sui modelli stagionali di produttività. MOD13A2.061 Terra Vegetation Indices 16-Day Global 1km può essere utilizzato per generare un'animazione di una serie temporale che rappresenti la produttività mediana della vegetazione su 20 anni. Per un processo decisionale più informato, gli utenti possono analizzare set di dati come i dati MODIS sulla temperatura della superficie terrestre o i compositi ERA5 per calcolare la somma termica (GDD) e applicare il machine learning in Vertex AI. per prevedere quando le colture raggiungeranno la maturità o per calcolare i tempi ottimali per la gestione dei parassiti.

          Guarda il tutorial sull'animazione delle serie temporali NDVI
          • Case study: scopri come Regrow Ag utilizza Earth Engine e Google Cloud

          • Storia: scopri come Sayukt sta cambiando la vita degli agricoltori

          • Blog: Scopri come Earth Engine può favorire pratiche agricole più sostenibili

          Partner cloud con competenze nel campo dell'agricoltura

          • Woolpert: partner e fornitore leader di servizi geospaziali all'avanguardia. Woolpert ha aiutato diverse organizzazioni del settore pubblico e privato a costruire il loro stack Earth Engine per l'intelligence geospaziale, comprese le analisi agricole e altre applicazioni di gestione del territorio. 
          • NGIS: azienda geospaziale dedicata e partner di Google con una vasta esperienza nella collaborazione con le principali organizzazioni agricole per implementare Earth Engine. Utilizzando Earth Engine, il team NGIS ha sviluppato soluzioni per la nutrizione, la protezione, la produzione e l'analisi agricola per rendere operativi petabyte di immagini satellitari e fornire nuovi approfondimenti e prodotti. 
          • Spatial Informatics Group (SIG): fornisce strumenti di supporto alle decisioni ambientali da 25 anni. Le competenze comprendono: identificazione dei tipi di copertura vegetale attraverso la discriminazione spettrale, analisi fenologica e del cambiamento della vegetazione stagionale, monitoraggio delle colture e stima della resa.

          Impatto ambientale

          Raccogli informazioni ambientali; rileva e monitora le variazioni

          Per le organizzazioni e le aziende del settore pubblico che cercano di contrastare le emissioni e ottenere informazioni sui fattori che determinano il degrado e l'efficacia degli interventi, è possibile applicare analisi personalizzate ai set di dati di Earth Engine per rilevare gli impatti ambientali nel tempo. Ad esempio, utilizzando i dati delle serie temporali Landsat segmentati annuali dal 1984 al 2019 per rappresentare l'essiccazione dei laghi in Bolivia o combinando i dati sul metano con altri set di dati, come copertura del suolo, foreste, acqua, ecosistemi, confini regionali e altro ancora, per monitorare le emissioni di metano in una determinata area nel tempo.

          Guarda il tutorial sulla creazione di modelli di serie temporali

            Raccogli informazioni ambientali; rileva e monitora le variazioni

            Per le organizzazioni e le aziende del settore pubblico che cercano di contrastare le emissioni e ottenere informazioni sui fattori che determinano il degrado e l'efficacia degli interventi, è possibile applicare analisi personalizzate ai set di dati di Earth Engine per rilevare gli impatti ambientali nel tempo. Ad esempio, utilizzando i dati delle serie temporali Landsat segmentati annuali dal 1984 al 2019 per rappresentare l'essiccazione dei laghi in Bolivia o combinando i dati sul metano con altri set di dati, come copertura del suolo, foreste, acqua, ecosistemi, confini regionali e altro ancora, per monitorare le emissioni di metano in una determinata area nel tempo.

            Guarda il tutorial sulla creazione di modelli di serie temporali

              Partner cloud con competenze nell'impatto ambientale

              La soluzione di quantificazione delle emissioni di metano di Deloitte, basata su Google Earth Engine, è uno strumento di analisi geospaziale basato su intelligenza artificiale (AI) e machine learning (ML) progettato per consentire alle organizzazioni di monitorare, quantificare e dare priorità alla chiusura di pozzi orfani problematici. per ridurre le emissioni di metano, proteggere l'acqua e l'aria e mitigare i rischi per la sicurezza per migliorare la salute umana e ambientale.

              Prezzi

              Come funzionano i prezzi di Earth EngineI prezzi di Earth Engine si basano sull'utilizzo delle risorse Earth Engine (unità di calcolo e spazio di archiviazione) e su una tariffa mensile della piattaforma.
              Piani e utilizzoDescrizionePrezzo ($)

              Base

              Ideale per le organizzazioni con piccoli team e carichi di lavoro ridotti. Include 2 utenze sviluppatore, 20 richieste API simultanee ad alto volume e fino a 8 attività di esportazione batch simultanee.

              $ 500

              al mese

              Professionale

              Ideale per le organizzazioni con team di dimensioni moderate e carichi di lavoro prevedibili, sensibili al fattore tempo e su larga scala. Include 5 utenze sviluppatore, 500 richieste API simultanee ad alto volume e fino a 20 attività di esportazione batch simultanee.

              2000 $

              al mese

              Premium

              Ideale per team più grandi con carichi di lavoro su larga scala, sensibili al fattore tempo e di importanza critica per l'azienda. Le allocazioni dei piani Premium possono essere personalizzate. Per saperne di più, contatta il tuo rappresentante di vendita Google Cloud.

              Contattaci


              Computing (analisi)


              Le unità di calcolo di Earth Engine (EECU - Earth Engine Compute Units) sono costituite da worker gestiti di Earth Engine utilizzati per eseguire le attività. I prezzi per il calcolo vengono addebitati in base a EECU all'ora e le tariffe variano in base all'ambiente di elaborazione utilizzato.

              EECU online

              Esegui i calcoli in modo sincrono e includi l'output direttamente nella risposta.

              $1,33

              per EECU/ora

              EECU per batch 

              Esegui i calcoli in modo asincrono e genera i risultati per accedervi in un secondo momento (in Google Cloud Storage, nell'archivio di asset di Earth Engine e così via).

              0,40 $

              per EECU/ora

              Archiviazione

              0,026 $

              per GB/mese

              Utenti aggiuntivi

              Primo utente gratuito, 500 $ al mese per ogni utente aggiuntivo*

              Scopri di più sui prezzi di Earth Engine. Visualizza tutti i dettagli sui prezzi

              Come funzionano i prezzi di Earth Engine

              I prezzi di Earth Engine si basano sull'utilizzo delle risorse Earth Engine (unità di calcolo e spazio di archiviazione) e su una tariffa mensile della piattaforma.

              Base

              Descrizione

              Ideale per le organizzazioni con piccoli team e carichi di lavoro ridotti. Include 2 utenze sviluppatore, 20 richieste API simultanee ad alto volume e fino a 8 attività di esportazione batch simultanee.

              Prezzo ($)

              $ 500

              al mese

              Professionale

              Descrizione

              Ideale per le organizzazioni con team di dimensioni moderate e carichi di lavoro prevedibili, sensibili al fattore tempo e su larga scala. Include 5 utenze sviluppatore, 500 richieste API simultanee ad alto volume e fino a 20 attività di esportazione batch simultanee.

              Prezzo ($)

              2000 $

              al mese

              Premium

              Descrizione

              Ideale per team più grandi con carichi di lavoro su larga scala, sensibili al fattore tempo e di importanza critica per l'azienda. Le allocazioni dei piani Premium possono essere personalizzate. Per saperne di più, contatta il tuo rappresentante di vendita Google Cloud.

              Prezzo ($)

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              Computing (analisi)


              Descrizione

              Le unità di calcolo di Earth Engine (EECU - Earth Engine Compute Units) sono costituite da worker gestiti di Earth Engine utilizzati per eseguire le attività. I prezzi per il calcolo vengono addebitati in base a EECU all'ora e le tariffe variano in base all'ambiente di elaborazione utilizzato.

              Prezzo ($)

              EECU online

              Esegui i calcoli in modo sincrono e includi l'output direttamente nella risposta.

              Descrizione

              $1,33

              per EECU/ora

              EECU per batch 

              Esegui i calcoli in modo asincrono e genera i risultati per accedervi in un secondo momento (in Google Cloud Storage, nell'archivio di asset di Earth Engine e così via).

              Descrizione

              0,40 $

              per EECU/ora

              Archiviazione

              Descrizione
              Prezzo ($)

              0,026 $

              per GB/mese

              Utenti aggiuntivi

              Descrizione
              Prezzo ($)

              Primo utente gratuito, 500 $ al mese per ogni utente aggiuntivo*

              Scopri di più sui prezzi di Earth Engine. Visualizza tutti i dettagli sui prezzi

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              Logo Regrow Ag

              Regrow Ag sta accelerando la transizione a una produzione sostenibile di cibo e fibre

              John Shriver, Director of Data Science, Regrow Ag

              "La nostra missione ultima è illuminare e accelerare la transizione del mondo verso una produzione sostenibile di cibo e fibre. Riteniamo che il progresso dell'agricoltura rigenerativa possa portare resilienza alle catene di fornitura delle aziende. Lavorare con esperti di dati presso Google e piattaforme come Google Cloud e Google Earth Engine è fondamentale per raggiungere questo obiettivo."

              Leggi il caso di successo del cliente

              Partner e integrazione

              Collabora con un partner con una vasta esperienza in Earth Engine

              Earth Engine collabora con competenze geospaziali e soluzioni scalabili, migliora le capacità di Earth Engine e aiuta le organizzazioni a mitigare l'impatto, proteggere le risorse naturali e realizzare un futuro sostenibile.

              Visualizza tutti i partner Earth Engine

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