在这个假日放松一下，通过一项名为 Land Lines 的新试验绘制地球的卫星图像。通过该项目，您可以通过手势，以您意想不到的方式探索 Google 地球图像。地球可以充当调色板，而您的手指可以充当画笔。
有两种探索方式：拖拽或拉取。“拉取”：用于查找与您的每条线匹配的卫星图像。“拖拽”：用于创建无数的线条来表示互相连接的河流、公路和海岸线。以下是简短的演示：
整个过程都在您手机的网络浏览器中实时进行，无需依靠任何服务器。该项目响应速度快，这是因为其采用了机器学习、数据优化和优点树来分析图像和存储数据。
我们通过结合使用基于 Open CV 旗下 Structured Forests 机器学习的边缘检测技术和 ImageJ 的 Ridge Detection 库，对图像进行了预处理。在预处理过程中，我们根据图像中是否包含线条对包含 5 万多张高分辨率图像的初始数据集进行了筛选，最后减少到只有几千张，如下例所示。通常需要几天时间才能完成的任务，现在只花了几小时便完成了。
线条检测处理的示例输出。主线条以红色突出显示，次要线条则以绿色突出显示。
在拉取式探索中，我们将生成的数据存储在优点树中。这样，我们可以对所有图像进行高效的手势匹配，并且在短短几毫秒内即可显示匹配结果。
使用优点树的手势匹配早期示例，此处，拉取输入位于右侧，而最接近的结果位于左侧。
用户手势分析的另一示例，此处，拉取输入位于右侧，而最接近的结果位于左侧。
与 Zach Lieberman 合作构建 Land Lines 是可视化大数据方面的一项试验，可揭示连接的主题。在我们的开发过程中，我们尝试过几种机器学习库。该试验的学习成果可在案例研究中找到，项目代码已在 Git Hub 上以开放源代码的形式提供。在 g.co/landlines 上从一条线开始您的探索之旅。
