Desde que foi lançado, há 15 anos, o Google Maps redefiniu o que significa ser um mapa - evoluindo de uma ferramenta de navegação poderosa para um companheiro diário robusto que também oferece informações úteis sobre onde ir e o que fazer. Recursos como horários de maior movimento, navegação multimodal e mapas off-line ajudam você a entender melhor seu mundo para que possa decidir como interagir com ele.
Esta semana, estamos lançando novas melhorias visuais que trazem ainda mais detalhes e granularidade ao mapa, tornando mais fácil entender a aparência de uma área, esteja você explorando virtualmente ou planejando uma visita.
Uma visão mais colorida e precisa do mundo ?
O Google Maps possui imagens de satélite de alta definição para mais de 98% da população mundial. Com uma nova técnica algorítmica de mapeamento de cores, somos capazes de pegar essas imagens e traduzi-las em um mapa ainda mais abrangente e vibrante de uma área em escala global. Explorar um lugar dá a você uma visão de suas características naturais - então você pode distinguir facilmente praias áridas e desertas de lagos, rios, oceanos e ravinas azuis. Você pode saber de relance o quão exuberante e verde é um lugar com vegetação, e até ver se há topos de neve nos picos das montanhas.
Veja faixas de pedestres, calçadas e calçadas diretamente no Google Maps. Você também pode ver a forma e a largura das estradas.
Com esta atualização, o Google Maps tem uma das visualizações mais abrangentes de recursos naturais em qualquer aplicativo de mapa importante - com disponibilidade em todos os 220 países e territórios que o Google Maps suporta. Isso é cobertura para mais de 100 milhões de quilômetros quadrados de terra, ou 18 bilhões de campos de futebol!
Esta atualização é visível independentemente da área que você está olhando - desde as maiores áreas metropolitanas até pequenas cidades rurais.
Mapeando o arco-íris ?
Como funciona exatamente essa técnica de mapeamento de cores? Primeiro, usamos a visão computacional para identificar características naturais de nossas imagens de satélite, olhando especificamente para regiões áridas, geladas, florestadas e montanhosas. Em seguida, analisamos esses recursos e atribuímos a eles uma gama de cores no modelo de cores HSV. Por exemplo, uma floresta densamente coberta pode ser classificada como verde escura, enquanto uma área de arbustos irregulares pode aparecer como um tom mais claro de verde.
