Что хотят услышать интервьюеры:

Earth Engine — это облачная платформа для анализа и обработки больших объемов геопространственных данных. Она позволяет быстро работать со спутниковыми снимками, растрами и векторными слоями без необходимости хранить и обрабатывать всё локально. Обычно от нее ждут решения задач мониторинга изменений на Земле, построения индексов, классификации территорий и массовой обработки временных рядов.

Определение:

Earth Engine — это сервис для геоаналитики, который объединяет доступ к большим каталогам спутниковых и картографических данных и вычисления на стороне облака. Его основная ценность в том, что он снимает нагрузку по хранению и обработке с локальной машины и позволяет масштабно выполнять фильтрацию, агрегацию, вычисление индексов и анализ изменений во времени.

Пример использования:

Например, можно оценивать вырубку лесов по спутниковым снимкам за несколько лет: выбрать регион интереса, взять временной ряд изображений, посчитать индекс растительности и сравнить значения по периодам.

// Пример на JavaScript API Earth Engine
var region = /* ваш полигон */;
var collection = ee.ImageCollection('COPERNICUS/S2')
  .filterBounds(region)
  .filterDate('2023-01-01', '2023-12-31')
  .filter(ee.Filter.lt('CLOUDY_PIXEL_PERCENTAGE', 20));

var ndvi = collection
  .map(function(image) {
    return image.normalizedDifference(['B8', 'B4']).rename('NDVI');
  });

var meanNdvi = ndvi.mean().clip(region);
Map.centerObject(region, 10);
Map.addLayer(meanNdvi, {min: 0, max: 1, palette: ['white', 'green']}, 'Mean NDVI');

Пояснение кода:

Код берет коллекцию спутниковых снимков Sentinel-2, ограничивает ее по географии, дате и облачности, затем для каждого снимка вычисляет NDVI. После этого считается среднее значение NDVI по всем снимкам за период и результат отображается на карте. На практике такой подход используют для мониторинга состояния растительности, сельхозугодий и деградации земель.

Ключевые моменты:

Earth Engine работает с геоданными в облаке и хорошо масштабируется на большие объемы.
Особенно полезен для спутниковых снимков, временных рядов и территориального анализа.
Позволяет выполнять фильтрацию, маппинг, агрегации и вычисление индексов без локальной обработки данных.
Часто используется в задачах мониторинга лесов, воды, урбанизации, сельского хозяйства и климатических изменений.
Важное преимущество — доступ к готовым наборам данных и возможность быстро строить прототипы геоаналитики.

Что такое Earth Engine и какие задачи он решает?