gee中按照行列号下载温度数据的代码

在GEE（Google Earth Engine）中，如果你想要按照行列号下载某个地区的气温数据，首先你需要确定数据集的坐标信息，并且了解GEE的数据下载功能。这里假设你已经有一个包含气温数据的Image Collection。以下是基本步骤：

# 导入必要的模块
import ee
ee.Authenticate() # 如果尚未登录GEE，请先登录
ee.Initialize()

# 设置你要下载的地区范围，例如经纬度范围
min_lon, min_lat = -122.0, 37.5  # 西经122.0，北纬37.5 (旧金山附近)
max_lon, max_lat = -121.0, 38.0  # 西经121.0，北纬38.0

# 获取对应区域的几何形状
region = ee.Geometry.Rectangle([min_lon, min_lat], [max_lon, max_lat])

# 假设你的气温数据集名为'temperature_data'
temperature_dataset = ee.ImageCollection('your_dataset_name').filterBounds(region)

# 按照行列号下载数据，这通常需要将图像转换为表格并排序
table = temperature_dataset.toList(temperature_dataset.size()) \
    .map(lambda img: ee.Feature(None, { 'row': imgayah(), 'column': imgcol(), 'temp': img.reduceRegion(reducer=ee.Reducer.mean(), geometry=region) }))

# 定义下载函数，例如使用Drive API
def download_image(feature):
    row, col = feature.get('row'), feature.get('column')
    temp = feature.get('temp')
    # 使用temp名字和经纬度作为文件名，替换为实际的保存路径和格式
    file_name = f'temp_{row}_{col}.tif'
    task = ee.batch.Export.image.toDrive(image=temp, description=file_name, folder='gee_temperature', scale=100, region=region)
    task.start()  # 启动下载任务

# 下载所有数据，注意这可能会消耗大量时间，尤其是对于大图像或大量数据
table.foreach(download_image)