Google Cloud Next Tokyo:7/30、31 東京ビッグサイトにて開催!

Google Earth Engine

衛星画像と地理空間データを地球規模で分析

Earth Engine の精選された地理空間データカタログと、Google Cloud の大規模なコンピューティングと高度な AI を活用して、サステナビリティと気候レジリエンスに関する意思決定を改善します。

機能

BigQuery の Earth Engine

Earth Engine の機能が BigQuery で利用できるようになり、 衛星画像の高度な地理空間分析を SQL コミュニティが利用できるようになりました。

  • プレビュー版の ST_RegionStats() 関数を使用すると、新しい BigQuery 地理関数を実行して、指定した地理境界内のラスターデータから統計情報を効率的に抽出できます
  • Analytics Hub の Earth Engine データセットでは、増え続ける Earth Engine データセットのコレクションに BigQuery 内で直接アクセスできるため、データの検出とアクセスが簡素化されます

Earth Engine と BigQuery の相互運用性

Earth Engine は画像(ラスター)の処理に重点を置いているのに対し、BigQuery は大規模な表形式データセットの処理に最適化されています。BigQuery と Earth Engine を使用することで、両方の特長を活かすことが可能となります。Earth Engine ユーザーは、Earth Engine と BigQuery の間でデータを簡単に移動できるようになりました。

  • ee.FeatureCollection.loadBigQueryTable() 関数を使用して、BigQuery 内で変換せずに BigQuery テーブルからデータを直接読み込みます
  • ee.FeatureCollection.runBigQuery() 関数を使用して BigQuery の計算をトリガーし、BigQuery テーブルに対して SQL クエリを直接評価して、結果を Earth Engine FeatureCollection として取得します
  • Export.table.toBigQuery() 関数を使用して、Earth Engine の計算結果を BigQuery に書き込みます

90 ペタバイトを超える分析可能な地理空間データ

Earth Engine のカタログは、一般公開されているデータカタログの中で最大級の規模を誇り、90 ペタバイトを超える分析可能な衛星画像と 1,000 以上のキュレートされた地理空間データセットが含まれています。50 年分以上の過去の画像が毎日更新、拡大され、1 ピクセルあたり 1 メートルという細かい解像度で保存されています(例: LandsatMODISSentinelNational Agriculture Imagery Program(NAIP)、気象データと気象データ、地球物理学データ(地形、土地被覆、農地など))。

このカタログは地球全体のデータを提供し、ユーザーはサステナビリティの目標に関連する地球の変化を把握できます。

大規模で高度なコンピューティング プラットフォーム

Google Cloud では、何千台ものコンピュータを使用して大規模な並列処理を実行できます。Earth Engine のデータカタログと Google Cloud のコンピューティング機能およびデータ分析ツールを組み合わせることで、Earth Engine は地球データを大規模に分析して可視化するための革新的なプラットフォームになります。

データへのアクセス、処理、分析が迅速化されることで、イノベーションの加速、情報に基づいた意思決定、実現可能なソリューションがもたらされます。たとえば、米国農務省森林局は 1 億 9,300 万エーカーの米国森林地を管理しており、Earth Engine の優れたデータカタログと計算のスケーラビリティにより、ミッション クリティカルなタスクの完了に要する時間を数か月から数時間に短縮しています。

コードエディタ

Earth Engine コードエディタは、ウェブベースのコーディング環境です。次の要素を使用して、複雑な地理空間ワークフローを迅速かつ簡単に開発できるように設計されています。

  • JavaScript コードエディタ
  • 地理空間データセットを可視化するための地図表示
  • API リファレンス ドキュメント([ドキュメント] タブ)
  • Git ベースのスクリプト マネージャー([スクリプト] タブ)
  • コンソール出力([コンソール] タブ)
  • 実行時間の長いクエリを処理するためのタスク マネージャー([タスク] タブ)
  • インタラクティブなマップクエリ([インスペクタ] タブ)
  • データ アーカイブまたは保存済みスクリプトの検索
  • ジオメトリ描画ツール

Earth Engine Python API と Colab のエクスペリエンス(geemap)

Earth Engine Python API を使用すると、Cloud Optimized GeoTiff や GeoPandas といった地理空間ワークロード用のツールなど、ML や分析用の Python ツールを利用できます。

geemap Python ライブラリは Earth Engine でサポートされており、ゾーン統計用のマップポリゴンのパン、ズーム、描画といった、Python でのビジュアル ワークフローに使用できます。

Xarray は、多次元配列を処理できる、人気のある Python パッケージです。Xarray と Earth Engine の統合である Xee を使用すると、ユーザーは Earth Engine ImageCollections を Xarray データセットとして操作できます。

Earth Engine ML

Earth Engine には、ユーザーが使いやすい API を使用して一般的なシナリオの ML モデルをトレーニングして使用できるようにする組み込みの機能があります。たとえば、ランダム フォレスト アルゴリズムを使用して、関心のある地域の土地を分類できます。ディープ ニューラル ネットワークを使用する場合は、TensorFlow または PyTorch モデルをトレーニングして Gemini Enterprise Agent Platform にデプロイし、Earth Engine のコードエディタ内で予測を行うこともできます。

Earth Engine データカタログで独自のデータをインポートして分析

ユーザーは、独自のデータ(画像と表)をインポートし、Earth Engine データカタログのデータセットと組み合わせて、分析情報を導き出すことができます。コードエディタのアセット マネージャーまたはコマンドライン インターフェース(CLI)を使用し、GeoTIFF 形式または TFRecord 形式のジオ参照ラスター データセットと、Shapefile またはCSV 形式の表形式データをインポートして、データ プロダクトの構築、モデルの作成、サステナビリティへの取り組みを加速させる独自のソリューションの開発を行うことができます。

結果をエクスポートして他のシステムに統合

TensorFlow モデルをトレーニングするときや、水文学のシミュレーションを Earth Engine 以外で実行したい場合など、Earth Engine のデータを別のシステムに取り出したいことがあると思います。Earth Engine エクスポート API がその面倒な作業を処理し、当社のデータ抽出方法でスケーリングの問題を解決し、Apache Beam、Spark、Dask などのフレームワークと連携させることができます。Python クライアント ライブラリのバンドルとして、クライアントサイドで Earth Engine オブジェクトと NumPy、Pandas、GeoPandas タイプの変換を行うロジックが提供されるようになりました。

Earth Engine アプリ

コードなしでインタラクティブに可視化することを目的とした Earth Engine アプリは、Earth Engine で分析を行うための動的で共有可能なユーザー インターフェースです。

Earth Engine アプリでは、デベロッパーはシンプルな UI 要素を使用して Earth Engine のデータカタログと分析能力を活用できるため、関係者がデータを操作したり意思決定者に分析情報を提供したりできるようになります。

Cloud Score+

Cloud Score+ は、Sentinel-2 衛星データにおける雲量問題を解決します。ディープ ラーニングを活用した包括的な QA スコアで、ピクセルごとの「ユーザビリティ」スコアを提供し、全体的な品質に基づいて観測値をマスクまたは重み付けします。

Dynamic World

Dynamic World は、ML を活用した、10 m 解像度のグローバルなほぼリアルタイムの土地被覆データセットです。土地利用に関するこれまでにない詳細情報を提供し、正確な予測と効果的なサステナビリティ計画の作成に役立ちます。

仕組み

Earth Engine のペタバイト規模のデータカタログで、分析可能なデータセットを参照できます。何千ものマシンでラスタデータとベクタデータの分析を並行して実行します。Earth Engine のクライアント ライブラリを使用してカスタムの Python コードを記述するか、Gemini Enterprise Agent Platform でホストされているモデルから結果を抽出することで、コードエディタで結果を繰り返しテストして調整します。BigQuery または Earth Engine アプリで結果を共有します。

地理空間のユースケースの画像
一般的な地理空間ユースケースを大規模に解決
一般的な使用例

サステナブルな調達

グローバル サプライ チェーンの透明性とトレーサビリティを実現する

サステナブルなサプライ チェーンはビジネスにとって不可欠です。Earth Engine を使用すると、企業は調達現場における土地被覆と土地利用を分析して、サプライ チェーンにおける森林破壊のリスクを浮き彫りにできます。この目的には、EC JRC の森林被覆に関する世界地図(2020 年版)が役立ちます。このデータセットは、2020 年の森林の有無を 10 メートルの解像度で空間的に明示的に表現したもので、EU 森林伐採規則 (EUDR) に対応しています。EUDR では、EU 内で販売または生産された商品が 2020 年 3 月 31 日以降に森林伐採された土地で栽培されていないことを確認する声明を提出することが企業に求められます。

世界地図

    グローバル サプライ チェーンの透明性とトレーサビリティを実現する

    サステナブルなサプライ チェーンはビジネスにとって不可欠です。Earth Engine を使用すると、企業は調達現場における土地被覆と土地利用を分析して、サプライ チェーンにおける森林破壊のリスクを浮き彫りにできます。この目的には、EC JRC の森林被覆に関する世界地図(2020 年版)が役立ちます。このデータセットは、2020 年の森林の有無を 10 メートルの解像度で空間的に明示的に表現したもので、EU 森林伐採規則 (EUDR) に対応しています。EUDR では、EU 内で販売または生産された商品が 2020 年 3 月 31 日以降に森林伐採された土地で栽培されていないことを確認する声明を提出することが企業に求められます。

    世界地図

      TraceMark: 原材料の初期段階からのトレーサビリティ

      Google Cloud Advantage パートナー NGIS が構築した TraceMark は、Earth Engine を使用して、グローバル サプライ チェーンを通じた原材料の調達と潜在的なリスクをマッピングし、包括的なファーストマイル モニタリングとエンドツーエンドのトレーサビリティ分析情報を提供します。

      TraceMark は主要なフレームワークを活用し、EU 森林破壊防止規則(EUDR)に特化したリスク軽減とデュー デリジェンスの機能を提供します。これには、サプライヤーとのデータ交換とエンゲージメント、レポート作成のためのサステナビリティ指標が含まれます。

      TraceMark は、パーム、コーヒー、カカオ、大豆、紙など、EUDR の影響を受けるすべての製品に対応するための、複数の商品に対応できる機能を提供しています。

      TraceMark の仕組み

      気候リスク

      火災などの極端な気候危機からアセットを保護

      災害対応機関は、火災の監視、リスクの評価、資産の保護のために、正確かつタイムリーなデータと分析情報を必要としています。Earth Engine のデータセット(GOES MCMIP(画像)GOES FDC(火災検知)、FIRMS(Fire Information for Resource Management System)など)を分析することで、火災のモニタリングや、火災のモデリングやリスク管理の促進に役立てることができます。このデータを分析することで、対応と障害復旧の取り組みの効率が向上し、より効果的なものとなります。

      衛星画像

        火災などの極端な気候危機からアセットを保護

        災害対応機関は、火災の監視、リスクの評価、資産の保護のために、正確かつタイムリーなデータと分析情報を必要としています。Earth Engine のデータセット(GOES MCMIP(画像)GOES FDC(火災検知)、FIRMS(Fire Information for Resource Management System)など)を分析することで、火災のモニタリングや、火災のモデリングやリスク管理の促進に役立てることができます。このデータを分析することで、対応と障害復旧の取り組みの効率が向上し、より効果的なものとなります。

        衛星画像

          気候危機に関する専門知識を持つクラウド パートナー

          Climate Engine の SpatiaFi ソリューションは、アセットと地理空間データを結び付け、法令上の報告、気候危機の軽減、サステナブル ファイナンスをサポートします。

          CARTO のクラウド ネイティブなロケーション インテリジェンス プラットフォームは、組織が気候への影響を分析し、プロセスを最適化して、結果を予測するのに役立ちます。

          Deloitte は、Earth Engine と Google Cloud の生成 AI を使用して新しい地理空間計画ソリューションを構築し、お客様が持続可能なコミュニティとインフラストラクチャを構築し、運用のレジリエンスを強化し、気候変動の影響に備えることができるよう支援しています。

          SIG は 25 年にわたって培った、環境変化のマッピングに関する専門知識を備えており、火災、干ばつ、洪水、農業の混乱、健康上の脅威などのリスク評価を専門としています。

          山火事

          天然資源の保護

          天然資源の持続可能な管理と保全

          Earth Engine の Hansen の世界的な森林の変化データセットを活用することで、ユーザーは森林の変化の分析、経時的な森林変化の定量化、1 年間の森林損失のグラフ化を実行できます。Global Forest Watch の Forest Monitoring for Action(FORMA、Hammer et al. 2009)のデータを使用して、ユーザーは日付でフィルタし、特定の関心のある地域内のアラートを構成できます。

          天然資源が確認できる世界地図

          天然資源の持続可能な管理と保全

          Earth Engine の Hansen の世界的な森林の変化データセットを活用することで、ユーザーは森林の変化の分析、経時的な森林変化の定量化、1 年間の森林損失のグラフ化を実行できます。Global Forest Watch の Forest Monitoring for Action(FORMA、Hammer et al. 2009)のデータを使用して、ユーザーは日付でフィルタし、特定の関心のある地域内のアラートを構成できます。

          天然資源が確認できる世界地図

          天然資源の保護に関する専門知識を持つクラウド パートナー

          25 年にわたる専門知識を持つ SIG は、土地被覆と利用の変化の包括的なマッピング、リアルタイムの変化検出、回復可能性評価、生物多様性モニタリングを通じて天然資源の保護に優れ、効果的な環境保全戦略を実現します。

          木々に囲まれた美しい湖

          農業

          農業の分析情報で、高収穫量と影響の少ない食料システムを構築する

          Earth Engine を使用すると、作物の健全性、水消費、生産性の季節的パターンに関する分析情報を表示できます。MOD13A2.061 Terra Vegetation Indices 16-Day Global 1km は、20 年間の植生生産性の中央値を表す時系列アニメーションの生成に活用できます。より多くの情報に基づいた意思決定のために、ユーザーは MODIS 地表温度データERA5 複合体などのデータセットを分析して、成長度日(GDD)を計算してから、作物の成熟する時期を予測したり、害虫駆除の最適な時期を計算したりする際に Gemini Enterprise Agent Platform で ML を適用できます。

          アフリカの農作物の健康状態と水の消費
          • 事例紹介: Regrow Ag が Earth Engine と Google Cloud を使用する方法を学ぶ

          • ストーリー: Sayukt が農家の生活をどのように変えたかを学ぶ

          • ブログ: Earth Engine は農業生産工程のサステナビリティ向上にどのように貢献できるか

          農業の分析情報で、高収穫量と影響の少ない食料システムを構築する

          Earth Engine を使用すると、作物の健全性、水消費、生産性の季節的パターンに関する分析情報を表示できます。MOD13A2.061 Terra Vegetation Indices 16-Day Global 1km は、20 年間の植生生産性の中央値を表す時系列アニメーションの生成に活用できます。より多くの情報に基づいた意思決定のために、ユーザーは MODIS 地表温度データERA5 複合体などのデータセットを分析して、成長度日(GDD)を計算してから、作物の成熟する時期を予測したり、害虫駆除の最適な時期を計算したりする際に Gemini Enterprise Agent Platform で ML を適用できます。

          アフリカの農作物の健康状態と水の消費
          • 事例紹介: Regrow Ag が Earth Engine と Google Cloud を使用する方法を学ぶ

          • ストーリー: Sayukt が農家の生活をどのように変えたかを学ぶ

          • ブログ: Earth Engine は農業生産工程のサステナビリティ向上にどのように貢献できるか

          農業に関する専門知識を持つクラウド パートナー

          • Woolpert: 最先端の地理空間サービスのパートナー兼大手プロバイダ。Woolpert は、公共部門と民間部門の両方の複数の組織が、農業分析やその他の土地管理アプリケーションを含む地理空間インテリジェンスのための Earth Engine スタックを構築するのを支援してきました。
          • NGIS: 地理空間専門の企業で、Google パートナーであり、大手農業組織とのパートナーシップにおいて Earth Engine を実装してきた豊富な経験を有しています。NGIS チームは Earth Engine を使用して、農業の栄養、保護、生産、分析のソリューションを開発し、ペタバイト規模の衛星画像を運用して新しい分析情報とプロダクトを提供しています。
          • Spatial Informatics Group(SIG): 25 年間にわたり、環境の意思決定支援ツールを提供しています。スペクトル識別による植生被覆の種類の特定、現象学と季節性の植生変化の分析、農作物のモニタリングおよび収量予測などの専門知識があります。
          Woolpert の地理空間サービスビュー

          環境への影響

          環境の分析情報を収集する。変化を検出してモニタリングする

          排出量に対処し、介入による劣化と効果の要因に関する洞察を導き出そうとしている公共部門の組織と企業は、カスタム分析を Earth Engine データセットに適用して、時間の経過に伴う環境への影響を検出できます。たとえば、1984 年~ 2019 年の年間セグメント化された Landsat の時系列データを使用してボリビアの湖の乾燥を描写したり、メタンデータを他のデータセット(土地被覆、森林、水、生態系、地域の境界など)と組み合わせたりして、特定地域の経時的なメタン排出量の推移を追跡します。

          時系列モデリング

            環境の分析情報を収集する。変化を検出してモニタリングする

            排出量に対処し、介入による劣化と効果の要因に関する洞察を導き出そうとしている公共部門の組織と企業は、カスタム分析を Earth Engine データセットに適用して、時間の経過に伴う環境への影響を検出できます。たとえば、1984 年~ 2019 年の年間セグメント化された Landsat の時系列データを使用してボリビアの湖の乾燥を描写したり、メタンデータを他のデータセット(土地被覆、森林、水、生態系、地域の境界など)と組み合わせたりして、特定地域の経時的なメタン排出量の推移を追跡します。

            時系列モデリング

              環境への影響に関する専門知識を持つクラウド パートナー

              Google Earth Engine 上に構築された Deloitte のメタン排出量定量化ソリューションは、メタン排出量の削減、水と空気の保護、安全リスクの軽減を通じて、人間と環境の健全性を向上するために、問題のある孤立した井戸の閉鎖を監視、定量化し、優先順位を付けるために設計された地理空間の人工知能(AI)および機械学習(ML)の分析ツールです。

              石油精製所

              料金

              Earth Engine の料金設定の仕組みEarth Engine の料金は、Earth Engine リソース(コンピューティング単位数とストレージ)の使用量と、毎月のプラットフォーム料金に基づいています。
              プランと使用量説明料金(米ドル)

              ベーシック

              小規模なチームで小規模なワークロードの組織に最適です。デベロッパー シート 2 つ、大量の同時 API リクエスト 20 個、最大 8 つの同時バッチ エクスポート タスクが含まれます。

              $500

              月額

              プロフェッショナル

              中規模のチームで、予測可能な時間的制約のある大規模ワークロードのある組織に最適です。5 つのデベロッパー シート、500 の大量の同時 API リクエスト、最大 20 の同時バッチ エクスポート タスクが含まれます。

              $2,000

              月額

              プレミアム

              ビジネス クリティカルで時間的制約のある、大規模ワークロードのある大規模なチームに最適です。プレミアム プランの割り当てはカスタマイズできます。詳細については、Google Cloud の営業担当者にお問い合わせください。

              お問い合わせ


              コンピューティング(分析)


              Earth Engine コンピューティング ユニット(EECU)は Earth Engine が管理するワーカーで構成されます。このワーカーはタスクを実行するために使用されます。コンピューティング料金は EECU 時間単位で課金され、料金は使用する処理環境によって異なります。

              コンピューティング(オンラインとバッチ)

              $0.40

              EECU 時間あたり

              ストレージ

              $0.026

              GB 単位 / 月

              Earth Engine の料金の詳細すべての料金の詳細を見る

              Earth Engine の料金設定の仕組み

              Earth Engine の料金は、Earth Engine リソース(コンピューティング単位数とストレージ)の使用量と、毎月のプラットフォーム料金に基づいています。

              ベーシック

              説明

              小規模なチームで小規模なワークロードの組織に最適です。デベロッパー シート 2 つ、大量の同時 API リクエスト 20 個、最大 8 つの同時バッチ エクスポート タスクが含まれます。

              料金(米ドル)

              $500

              月額

              プロフェッショナル

              説明

              中規模のチームで、予測可能な時間的制約のある大規模ワークロードのある組織に最適です。5 つのデベロッパー シート、500 の大量の同時 API リクエスト、最大 20 の同時バッチ エクスポート タスクが含まれます。

              料金(米ドル)

              $2,000

              月額

              プレミアム

              説明

              ビジネス クリティカルで時間的制約のある、大規模ワークロードのある大規模なチームに最適です。プレミアム プランの割り当てはカスタマイズできます。詳細については、Google Cloud の営業担当者にお問い合わせください。

              料金(米ドル)

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              コンピューティング(分析)


              説明

              Earth Engine コンピューティング ユニット(EECU)は Earth Engine が管理するワーカーで構成されます。このワーカーはタスクを実行するために使用されます。コンピューティング料金は EECU 時間単位で課金され、料金は使用する処理環境によって異なります。

              料金(米ドル)

              コンピューティング(オンラインとバッチ)

              説明

              $0.40

              EECU 時間あたり

              ストレージ

              説明
              料金(米ドル)

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              GB 単位 / 月

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              Earth Engine を使ってみる

              クイック スタート

              概要説明

              Earth Engine カタログを見る

              ベスト プラクティスを確認する

              Google Cloud を活用する

              ビジネスケース

              企業や公共部門の組織が Earth Engine をどのように活用しているかをご覧ください


              Regrow Ag のロゴ

              Regrow Ag はサステナブルな食品および繊維生産への移行を加速

              Regrow Ag、データ サイエンス担当ディレクター、John Shriver 氏

              「私たちの究極のミッションは、サステナブルな食品と繊維の生産への世界的な移行を啓発、加速することです。私たちは、環境再生型農業を促進することでビジネス サプライ チェーンにレジリエンスをもたらすことができると信じています。 その目標を達成するための鍵となるのが、Google のデータ スペシャリストや Google Cloud、Google Earth Engine などのプラットフォームとの連携です。」

              パートナーとインテグレーション

              Earth Engine に関する深い専門知識を持つパートナーとの連携
              • 28East のロゴ
              • Arke のロゴ
              • BSI のロゴ
              • Carahsoft のロゴ
              • Carto のロゴ
              • Climate Engine ロゴ
              • Cognizant のロゴ
              • Epoch のロゴ
              • Deloitte のロゴ
              • Digicloud Africa のロゴ
              • doit
              • Earth Blox のロゴ
              • Geoambiente のロゴ
              • GMV のロゴ
              • Hexagon のロゴ
              • Lepton のロゴ
              • Localyse のロゴ
              • MasterConcept
              • Navagis のロゴ
              • NGIS のロゴ
              • nooovle のロゴ
              • NT Concepts のロゴ
              • Orbify のロゴ
              • Sada ロゴ
              • Sanborn のロゴ
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              • slalom ロゴ
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              • TD Synnex のロゴ
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