gee api numpy_to_ee
时间: 2024-10-21 10:11:40 浏览: 11
"gee api numpy_to_ee"是指Google Earth Engine(GEE)库中的一个函数,用于将NumPy数组转换为Earth Engine数据集(Data Asset)。NumPy是一种常用的Python科学计算库,而GEE是一个开源平台,允许用户处理全球范围的大规模遥感数据。
`numpy_to_ee`函数的作用是让开发者能够在GEE中直接操作来自NumPy的数据,这有助于简化从其他Python环境(如Jupyter Notebook或脚本)导入和处理数据的过程。例如,当你有一个已经处理过的NumPy数组,并希望把它映射到地球表面进行分析时,可以先将其转化为GEE能理解的数据类型。
下面是一个简单的示例:
```python
import ee
import numpy as np
# 假设你有一个NumPy数组
numpy_array = np.random.rand(256, 256)
# 转换为GEE数据集
ee_dataset = ee.Image.numpyToEE(numpy_array)
# 现在你可以像处理GEE Image一样处理这个数据了
result = ee_dataset.reduce(ee.Reducer.mean())
```
相关问题
gee api ee_export_vector_to_drive函数用法
在Google Earth Engine (GEE) API中,`ee_export_vector_to_drive()`函数用于将地理空间矢量数据导出到Google Drive。这个函数主要用于保存地球引擎处理后的点、线、面数据,以便后续离线分析或分享。以下是基本的用法步骤:
1. **加载数据和处理**:
首先,你需要加载你想要导出的矢量数据,并对其进行任何必要的处理,比如过滤、聚合或者添加属性等。例如:
```python
# 加载数据
feature_collection = ee.FeatureCollection('my_dataset/my_layer')
# 进行处理
filtered_features = feature_collection.filterDate('2020-01-01', '2020-12-31')
```
2. **指定导出参数**:
然后,调用`ee_export_vector_to_drive()`函数并传入所需的参数,包括导出的文件名、驱动ID(通常是你Google账户的Drive ID)、文件格式(如'CSV'或'GeoJSON'),以及是否压缩文件:
```python
task_config = {
'fileFormat': 'GeoJSON',
'description': 'My Vector Data Export',
'driveFolder': 'EarthEngineExports', # 你的Google Drive 文件夹名称
'fileNamePrefix': 'my_data_', # 文件前缀
'compress': True,
}
export_task = ee.batch.ExportVector.toDrive(
collection=filtered_features,
description=task_config['description'],
folder=task_config['driveFolder'],
fileNamePrefix=task_config['fileNamePrefix'],
fileFormat=task_config['fileFormat'],
compress=task_config['compress']
)
```
3. **提交任务**:
最后,通过`start()`方法提交任务到作业队列:
```python
export_task.start()
```
请注意,由于GEE的限制,大规模的数据导出会比较耗时,并且可能需要付费账户才能保存到Drive上。此外,如果你的项目包含敏感数据,确保遵守Google的隐私政策和条款。
gee python api ee_export_vector_to_asset 函数用法
`ee_export_vector_to_asset` 是Google Earth Engine (GEE)提供的一种API函数,用于将地表向量数据导出到Google Cloud Storage (GCS)上的Asset(资产)。这个函数主要用于数据存储和分享,通常在你需要保存地球引擎中的矢量图层以便后续分析或分享给他人时使用。
基本用法包括以下几个步骤:
1. **导入所需的库**:
```python
import ee
from ee.data import Export
```
2. **选择需要导出的地理空间矢量图层**:
```python
vector_layer = ee.FeatureCollection('your_asset_id_or_collection')
```
这里的`'your_asset_id_or_collection'`替换为你实际想要导出的地表向量数据的ID或者Feature Collection。
3. **设置导出选项**:
```python
export_options = {
'description': 'Your export description', # 导出描述
'assetId': 'users/your_username/my_asset_name', # 目标GCS存储位置
'scale': 30, # 分辨率,单位米
'region': vector_layer.geometry().bounds(), # 要导出区域
'fileFormat': 'GeoJSON' # 输出文件格式,默认为GeoJSON,也可以选其他如KML等
}
```
记得替换`your_username`和`my_asset_name`为你的Google账户名和自定义的资产名称。
4. **调用函数并运行**:
```python
Export.Vector.toAsset(
vector_layer, # 输入图层
**export_options # 导出选项
).execute() # 运行任务,如果网络连接正常,会开始导出过程
```
执行此操作后,GEE会在后台处理并将数据导出到指定的GCS路径。
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