gee的filterbounds用法

`filterBounds` 是 Google Earth Engine (GEE) 中的一个方法，用于筛选出与指定边界范围重叠的地理数据。GEE 是一个基于云的地理空间分析平台，它提供了一个分布式计算环境，可以处理大规模遥感数据。

`filterBounds` 方法的基本用法如下：

# 假设你有一个地理事物集合（ImageCollection或FeatureCollection）
collection = ee.ImageCollection('SOMECOLLECTION_NAME') 

# 定义边界范围，通常是一个几何形状（例如矩形或圆）
polygon = ee.Geometry.Polygon([[lon1, lat1], [lon2, lat2], [lon3, lat3], [lon4, lat4]])

# 使用 filterBounds 过滤数据，只保留边界范围内存在的图像或特征
filtered_collection = collection.filterBounds(polygon)

相关问题：
1. GEE `filterBounds` 方法主要作用是什么？
2. 在使用 `filterBounds` 时，输入的几何形状需要满足哪些条件？
3. `filterBounds` 返回的结果类型是什么？
4. 如何结合 `filterDate` 和 `filterBounds` 进行更精确的时间和空间筛选？

相关问题

GEE 下载sentinel

为了下载Sentinel数据，您可以按照以下步骤进行操作：
1. 首先，您需要登录到Google Earth Engine (GEE)的在线编辑器（https://code.earthengine.google.com/）并使用您的Google账号登录。
2. 在GEE编辑器中，您可以上传您的矢量数据shapefile文件，并查询一定范围内的哨兵数据。选择蓝绿红三个波段组合后，您可以将数据导出为GeoTiff文件到Google Drive。请注意，Drive的免费存储只有15GB，如果数据过多，您可能需要分批导出和清理云盘。此外，GEE本身也有下载数据大小的限制，单个任务的数据不能太大。
3. 上传Shapefile文件后，您可以加载Shapefile数据并在地图上显示它。您可以使用以下代码加载Shapefile数据并将其显示在地图上：
var district = ee.FeatureCollection("users/xxxxx/data/nj");
var dsize = district.size();
print(dsize);
var district_geometry = district.geometry();
Map.centerObject(district_geometry,12);
Map.addLayer(district);
4. 下载Sentinel数据时，您可以使用GEE提供的函数和方法。根据您的具体需求，您可以使用ee.ImageCollection或ee.Image来选择合适的Sentinel数据集。例如，您可以使用以下代码下载Sentinel-2的数据：
var sentinel2 = ee.ImageCollection("COPERNICUS/S2");
var sentinel2_image = sentinel2.filterBounds(district_geometry).first();
// 下载到本地
Export.image.toDrive({
image: sentinel2_image,
description: 'sentinel2_image',
scale: 10,
region: district_geometry
});
// 注意，上面的代码将Sentinel-2的第一幅影像下载到本地，您可以根据需要进行调整。
5. 在下载数据时，请确保您的下载任务不超过GEE的限制，并且根据您的需求选择合适的下载方式和数据范围。
希望以上步骤能帮助您成功下载Sentinel数据!<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [GEE 01 -Sentinel2A 哨兵数据下载](https://blog.csdn.net/suntongxue100/article/details/113374742)[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_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
[ .reference_list ]

gee下载数据

### 如何从 Google Earth Engine (GEE) 下载遥感数据

#### 准备工作
为了能够顺利地从 GEE 平台下载遥感影像数据，需先完成必要的准备工作。这包括注册并登录 GEE 账号，在 Python 或 JavaScript 中安装和配置对应的 API 客户端库。

对于 Python 用户来说，可以通过 pip 命令来安装 `earthengine-api` 库：

pip install earthengine-api

接着初始化客户端库以便于后续操作：

import ee
ee.Initialize()

#### 构建查询条件
定义所需的空间范围、时间区间以及其他筛选参数是构建有效查询的关键部分。下面是一个简单的例子展示如何设置这些条件以获取 Landsat 8 的表面反射率产品：

# 设置研究区边界（多边形）
region = ee.Geometry.Polygon(
    [[[116.0, 39.0],
      [117.0, 39.0],
      [117.0, 40.0],
      [116.0, 40.0]]])

# 获取 Landsat 8 表面反射率集合，并过滤时间和地理区域
collection = ee.ImageCollection('LANDSAT/LC08/C02/T1_L2') \
               .filterDate('2021-01-01', '2021-12-31') \
               .filterBounds(region)

print(collection.size().getInfo())  # 输出符合条件的数据条目数

此段代码创建了一个位于中国北京附近的矩形作为感兴趣区，并指定了要检索的时间跨度为整个2021年内的 Landsat 8 数据[^1]。

#### 批量导出图像至 Google Drive
当已经选定了想要下载的具体图层之后，则可以使用 `Export.image.toDrive()` 方法将其保存到个人的 Google 驱动器账户下。注意每次只能导出单张图片；如果需要处理多个场景或时间段，则应循环执行该命令或将它们组合成一个更大的拼接图像再做一次性传输。

以下是具体实现方式的一个实例：

def export_image(image, description):
    task = ee.batch.Export.image.toDrive({
        'image': image,
        'description': description,
        'folder': 'gee_downloads',
        'scale': 30,
        'region': region.getInfo()['coordinates'],
        'maxPixels': 1e13
    })
    task.start()

images_list = collection.toList(50)
for i in range(images_list.size().getInfo()):
    img = ee.Image(images_list.get(i))
    date_str = img.date().format("YYYYMMdd").getInfo()
    name = f'landsat_8_{date_str}'
    export_image(img, name)

上述脚本会遍历之前选定的 Image Collection 中每一张独立的地图片，并依次按照日期命名后发送给用户的 Google Drive 文件夹内[^2]。

#### 使用浏览器界面手动下载少量文件
除了编程接口外，GEE 还支持通过网页版控制面板来进行有限数量的小规模数据提取。只需进入特定数据集页面，调整好相应的时空约束及其他选项后点击“Download”按钮即可获得压缩包形式的结果链接供即时访问[^3]。