GEE参数精讲：筛选器与连接器在数据分析中的应用

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"本节内容主要探讨Google Earth Engine (GEE)中的两种核心参数类型：Filter（筛选）和Join（连接）。这两种操作在GEE中用于处理地理空间数据，特别是数据清洗和整合，以提升分析效率和准确性。 10.1 Filter（筛选）: 筛选功能主要用于去除冗余数据和提取特定目标数据。例如，通过`ee.Filter.eq('NAME','Chong_Qing')`，我们可以根据名称字段筛选出重庆市的省份数据。如代码所示，`China_Provinces.filter(Name_CQ_Filter)`返回第一个匹配项，然后通过`var Smaller_Than_CQ_Filter = ee.Filter.lt('Shape_Area', CQ_Area)`创建一个新筛选器，只选择形状面积小于重庆市的省份。运行这段代码后，地图上将只显示面积较小的省份，如图10.1所示。比较筛选是筛选器的基础，常用的简写形式有`eq`, `neq`, `gt`, `gte`, `lt`, `lte`，它们分别代表等于、不等于、大于、大于或等于、小于和小于或等于。完整的比较表达式用于确保数据筛选的精确性。 10.2 Join（连接）: 连接功能则是将多个数据源关联起来，以便于融合多源信息。虽然在给定的内容中没有直接展示Join的具体例子，但在实际应用中，例如地理编码或人口统计数据与地形数据的结合，就需要使用Join来合并特征。在GEE中，可以使用`ee.Join`类的不同方法（如`JOIN`、`INNER JOIN`等）来实现数据的连接。通过本节的学习，用户不仅能够熟练掌握如何使用Filter进行数据筛选，还能理解如何运用Join来整合不同来源的数据，这对于进行大规模地理空间数据分析至关重要。熟练掌握这些操作技巧，可以显著提高数据分析的效率，并确保结果的准确性和一致性。"

下边介绍字符包含筛选，代码及执行效果如下：

var China_Provinces = ee.FeatureCollection("users/wangjinzhulala/China_Provinces");

var Name_CQ_Filter = ee.Filter.eq('NAME','Chong_Qing')

var Name_SC_Filter = ee.Filter.eq('NAME','Si_Chuan')

var Name_HN_Filter = ee.Filter.eq('NAME','He_Nan')

var Chongqing = China_Provinces.filter(Name_CQ_Filter).first()

.set('Letter',['c','h','o','n','g','q','i','n','g'])

var Sichuan = China_Provinces.filter(Name_SC_Filter).first()

.set('Letter',['s','i','c','h','a','n'])

var Henan = China_Provinces.filter(Name_CQ_Filter).first()

.set('Letter',['h','e','n','a','n'])

var Collection = ee.FeatureCollection([Chongqing,Sichuan,Henan],'geometry')

var List_Contain_i_Filter = ee.Filter.listContains('Letter','i')

var List_Contain_i = Collection.filter(List_Contain_i_Filter)

print(List_Contain_i)

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此星光明

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