GEE 批量删除资产中的数据

GEE (Google Earth Engine) 是一款强大的地球观测数据分析平台，它允许用户处理大量的地理空间数据。在GEE中，如果你需要批量删除某个项目或资产中的数据，通常不会直接提供一个"删除"功能，因为这可能会对其他用户的研究产生影响，而且数据通常是不可更改和可追溯的。

如果你确实想移除数据，应该遵循以下步骤：
1. **确认**: 确保你有权限并且完全理解操作的后果，因为一旦删除，数据将从GEE的存储系统中永久消失。
2. **整理**: 使用 `Asset.delete()` 函数，先将你要删除的资产导出到硬盘或者私有表单库 (Private Assets)，然后再在那里进行删除。例如：

var asset = ee.Image('users/your_username/image_asset');
asset.downloadToDrive({description: 'delete_me'});
asset.delete();

3. **清理表单库**: 如果是表单库中的数据，你需要逐个资产地删除，或者如果表单库很大，可以考虑先导入到集合(Collection)里，然后批量删除。

**注意事项：**
- 删除操作不可逆，务必谨慎操作。
- 仅删除你自己拥有访问权的数据，避免误删他人的数据。

相关问题

GEE批量下载逐月MOD13Q1 nDVI数据

您好，使用GEE批量下载逐月MOD13Q1 nDVI数据可以按照以下步骤进行：

1. 在GEE平台上搜索MOD13Q1数据集并添加到工作区中。

2. 在地图上选择您感兴趣的区域。

3. 在“时间”选项中选择您想要下载的时间范围。

4. 在“图像”选项中选择“NDVI”图像。

5. 在“导出”选项中选择“导出到Drive”。

6. 在导出到Drive的选项中，选择“区域”为您选择的区域，选择“尺度”为30米，选择“时间范围”为您选择的时间范围，选择“文件格式”为GeoTIFF，并选择“影像集合”为“MRTWeb MOD13Q1.006 NBAR”（这是MOD13Q1数据集的名称）。

7. 点击“开始导出”按钮。

8. 等待数据导出完成并下载到您的Google Drive中。

9. 可以使用Google Drive API或手动下载数据到本地计算机中。

以上是简单的步骤，如果您需要更详细的步骤或有其他问题，请随时问我。

gee批量上传tif

### 使用Google Earth Engine (GEE) 进行批量上传GeoTIFF文件

为了实现批量上传GeoTIFF文件至Google Earth Engine (GEE)，通常的做法不是直接通过GEE平台完成，而是借助Python API或者其他编程接口间接处理。具体来说，可以先将GeoTIFF文件上传到Google Cloud Storage (GCS)，再利用`ee.data.startIngestion()`函数配合资产管理和元数据设置，在GEE中创建对应的影像集合。

下面是一个简单的例子展示如何使用Python脚本批量上传多个GeoTIFF文件：

#### 准备工作
确保已经安装并配置好`earthengine-api`库，并且设置了有效的云项目[^4]。

pip install earthengine-api google-cloud-storage

#### 编写Python脚本来执行批量上传任务

import ee
from google.cloud import storage

def upload_geotiff_to_gcs(bucket_name, source_file_names, destination_blob_names):
    """Upload multiple local GeoTIFF files to a specified GCS bucket."""
    client = storage.Client()
    bucket = client.bucket(bucket_name)

    for src, dest in zip(source_file_names, destination_blob_names):
        blob = bucket.blob(dest)
        blob.upload_from_filename(src)
        print(f"File {src} uploaded to {dest}.")
        
def create_asset(asset_id, gcs_url, properties=None):
    """Create or update an asset from the given GCS URL with optional metadata"""
    task_config = {
        'id': asset_id,
        'properties': properties if properties else {},
        'sources': [{
            'uris': [gcs_url],
        }]
    }
    
    task = ee.data.newTaskId()[0]
    ee.data.startIngestion(task, task_config)
    print(f'Started ingestion of "{asset_id}" from {gcs_url}')

if __name__ == "__main__":
    # Initialize EE and set project ID.
    ee.Initialize()

    BUCKET_NAME = "your-gcs-bucket-name"
    ASSET_PARENT_FOLDER = "projects/your-project-id/assets/path/to/folder"

    geo_tiffs_local_paths = ["path/to/local/file1.tif", "path/to/local/file2.tif"]
    gcs_destinations = ["file1.tif", "file2.tif"]

    # Step 1: Upload all GeoTIFFs to GCS first.
    upload_geotiff_to_gcs(BUCKET_NAME, geo_tiffs_local_paths, gcs_destinations)

    base_gcs_uri = f'gs://{BUCKET_NAME}/'
    for i, file_name in enumerate(gcs_destinations):
        full_gcs_path = base_gcs_uri + file_name
        
        new_asset_id = f"{ASSET_PARENT_FOLDER}/{i}"
        props = {"description": "Batch Uploaded Image"}

        # Step 2: Create assets within GEE based on each GCS path.
        create_asset(new_asset_id, full_gcs_path, props)

此代码片段展示了怎样把本地存储的一系列GeoTIFF文件上载到指定的GCS桶内，随后调用`create_asset`方法基于这些位于云端的对象构建新的GEE图像资源。注意这里的路径替换为实际使用的值。