gee下载地区矢量边界

在 Google Earth Engine 中，可以使用全球10米分辨率的矢量边界数据集来进行各种地理空间分析和可视化任务。具体步骤如下：
1. 在脚本编辑器中导入矢量边界数据集，例如使用 Natural Earth 数据集。
2. 可以通过打印数据集信息来检查导入的矢量边界数据是否正确。
3. 创建地图图层并可视化矢量边界数据，以便进一步检查数据是否正确。
以下是一个示例代码：
// 导入 Natural Earth 矢量边界数据集
var countries = ee.FeatureCollection('users/your_username/natural_earth_vector');
// 打印数据集信息
print('Countries:', countries);
// 创建地图图层并可视化矢量边界数据
Map.addLayer(countries, {}, 'Countries');
Map.centerObject(countries);

相关问题

gee影像下载 矢量边界

您可以使用Google Earth Engine (GEE)平台来下载gee影像，并根据需要获取矢量边界信息。使用GEE平台，您可以通过以下步骤进行操作：

1. 首先，导入所需的库和数据集。您可以使用以下代码导入GEE库：

import ee
ee.Initialize()

2. 接下来，您可以定义您感兴趣的影像区域。您可以使用以下代码来定义一个矩形边界：

# 定义一个矩形边界范围
roi = ee.Geometry.Rectangle([lon_min, lat_min, lon_max, lat_max])

在代码中，`lon_min`和`lat_min`分别是矩形边界的左下角经纬度坐标，`lon_max`和`lat_max`是矩形边界的右上角经纬度坐标。

3. 然后，您可以选择您感兴趣的影像数据集，并应用您定义的矩形边界。例如，您可以使用Landsat 8的影像数据集：

# 选择Landsat 8的影像数据集
dataset = ee.ImageCollection('LANDSAT/LC08/C01/T1_TOA').filterDate('2019-01-01', '2019-12-31')

在代码中，`filterDate`函数用于筛选出指定日期范围内的影像。

4. 接下来，您可以在所选影像数据集上应用矩形边界，并裁剪出您感兴趣的影像区域：

# 在所选影像数据集上应用矩形边界
image = dataset.mosaic().clip(roi)

在代码中，`mosaic`函数用于选择一幅影像作为最终结果，并使用`clip`函数将其裁剪为矩形边界。

5. 最后，您可以下载裁剪后的影像，并将其保存到本地文件夹：

# 下载并保存影像
ee.batch.Export.image.toDrive({
  'image': image,
  'description': 'image_clip',
  'scale': 30,
  'region': roi
})

在代码中，`toDrive`函数用于将影像导出到Google Drive上，并使用`description`参数指定影像的描述，`scale`参数指定影像的分辨率，`region`参数指定影像的裁剪范围。

这样，您就可以使用GEE平台来下载gee影像，并根据需要获取矢量边界信息。请注意，上述代码仅为示例，您可以根据实际需求进行修改和调整。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [Google Earth Engine（GEE）——矢量边界的面积、边界、中心点、边界坐标、相交、缓冲边界以及拓扑差异详解](https://blog.csdn.net/qq_31988139/article/details/121118227)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
[ .reference_list ]

请基于ＵＳＧＳ/ＳＲＴＭＧＬ１＿００３数据以及var sa = ee.FeatureCollection("projects/kemeng/assets/Haiheboundary");这个矢量边界写一篇提取该海河流域矢量边界内30m分辨率的高程、坡度、坡向数据并导出为TIFF文件的GEE代码

以下是提取海河流域矢量边界内30m分辨率的高程、坡度、坡向数据并导出为TIFF文件的GEE代码：

// 导入USGS/SRTMGL1_003高程数据
var elevation = ee.Image("USGS/SRTMGL1_003");

// 导入海河流域矢量边界
var boundary = ee.FeatureCollection("projects/kemeng/assets/Haiheboundary");

// 将矢量边界转换为图像
var boundaryImage = ee.Image().byte().paint({
  featureCollection: boundary,
  color: 1,
  width: 1
});

// 将高程数据裁剪至矢量边界内
var clippedElevation = elevation.clip(boundary);

// 计算坡度和坡向
var terrain = ee.Terrain.products(clippedElevation);
var slope = terrain.select('slope');
var aspect = terrain.select('aspect');

// 设置输出路径和文件名
var outputFolder = 'Haihe_DEM_slope_aspect';
var outputFilePrefix = 'Haihe';

// 导出高程、坡度和坡向数据为TIFF文件
Export.image.toDrive({
  image: clippedElevation,
  description: outputFilePrefix + '_elevation',
  folder: outputFolder,
  scale: 30,
  region: boundary.geometry().bounds(),
  crs: 'EPSG:4326'
});

Export.image.toDrive({
  image: slope,
  description: outputFilePrefix + '_slope',
  folder: outputFolder,
  scale: 30,
  region: boundary.geometry().bounds(),
  crs: 'EPSG:4326'
});

Export.image.toDrive({
  image: aspect,
  description: outputFilePrefix + '_aspect',
  folder: outputFolder,
  scale: 30,
  region: boundary.geometry().bounds(),
  crs: 'EPSG:4326'
});

这段代码将高程数据裁剪至海河流域矢量边界内，并计算了坡度和坡向。然后，使用`Export.image.toDrive()`函数将高程、坡度和坡向数据导出为TIFF文件，并保存在指定的输出路径中。请注意，输出路径和输出文件名需要根据您的需要进行修改。