最新搜索引擎使地球可视化，在卫星地图上轻松找到相似物体

在这个历史时刻，越来越多的公司把自己公司的卫星送上了空中，它们从宇宙的轨道上俯瞰地球。Planet.Inc下就拥有超过150个轨道摄像机，每一个都有鞋盒那么大，Digital Globe有五个卡车大小的传感器，而且有更多的公司想要推出自己的卫星计划。

那么，我们该如何利用所有收到的图像呢？我们又该如何搜索或者处理这些图像？笛卡尔实验室是一家创业公司，利用机器学习识别卫星图像中作物健康情况以及其他经济指标。他们设计了一个能够更好地检索图像的工具，他们将其称为Geovisual Search。

Geovisual Search让用户能够在中国、美国乃至世界领域内的航拍地图中找到看起来相似的物体。 这个工具已经发布到了网络上，而且是免费的，你可以在航拍地图上点击一个可见的物品，比如一个油罐，一个空的游泳池或者一堆集装箱。Geovisual Search都能在航拍地图上找到对应的对象。

下图是一个搜索的结果，搜索对象是一个运行当中的中国太阳能农场。

笛卡尔实验室的首席执行官Mark Johnson说：“试想一下这些从Planet得出的大数据吧，它可以让你了解到全球的实时情况。也可以满足你掌控地球上事物情况的愿望，并得出它随时间变化的规律。我们研究的神经网络始于对油箱、建筑物以及风车的计数。之后我们就开始研究一些可持续发展能源的基础设施，比如太阳能农场的太阳能电池板。你可以通过增长趋势来判断电池板数量的未来走向。相信我，你会得到一个非常有趣的数据流。”

这是合法搜索卫星图像行为中的一种潮流，这个潮流的伟大之处在于能够将中国和美国的地形合并为一个整体，并对其进行检索。 这个成果让我想到了由Carnegie Mellon大学在去年成立的一个艺术项目，这个项目是由艺术家和地理学家共同完成的。尽管功能相类似，但是这个项目和笛卡尔搜索相比，缺点在于这个项目只能访问包括匹兹堡、纽约和海外地区在内的美国部分城市地区。

笛卡尔团队在官方博客中向Terrapattern项目组致敬，称Terrapattern的早期项目是“卫星图像的视觉搜索中的典范”。博客文章还说到：“我们非常喜欢这个项目，它跟我们早期的很多想法都不谋而同，我们对他们说干就干的行为表示敬佩。”尽管如此，笛卡尔工作组在项目发布前12小时才将整个项目交送给Terrapattern项目组。Carnegie Mellon的领导人Golan Levin说：“他们的方法和我们一年前做的几乎是一样的。他们只是在规模上进行了一些调整。”“这是很典型的媒体艺术‘激励’出商业项目的行为，我们的团队都是艺术家、学生和学者，所以我们两个项目进行合作的话会很有趣。”

Levin阐述了Google Streetview、Sony Eyetoy以及Nike旗下“Chalkbot”的产品受新媒体艺术实验启发的过程，他还补充到，Terrapattern正在和一家卫星图像供应商以及一家设计公司进行合作，准备研发出一个更大规模的产品。

随着卫星图像的绝对数量不断增大，也许这种对地理环境进行搜索的工具最终会和谷歌街景一样出名。为了实现这个目标，笛卡尔工作室还会继续加大在卫星图像上使用机器学习算法的力度。之后这个项目还会应用到玉米健康预测计划上。

翻译来自： 虫洞翻翻   译者ID： 南骧   编辑：郝鹏程