5 уроков для новичков Google Earth Engine! Вау!

Как использовать Python для анализа данных Google Earth Engine? Советы и примеры!

Откройте для себя мир космических данных

Вы, наверное, слышали о Google Earth Engine, но как насчет его интеграции с Python? Знаете ли вы, что можно объединить мощь обработки данных в облаке с Python, чтобы исследовать и анализировать мир вокруг вас? Давайте разберемся со всем этим вместе!

Шаг 1: Освойте функции GEE

Если вы знаете Python, но новичок в Google Earth Engine (GEE), поздравляю! Это ваш шанс освоить инструменты, которые помогут вам обрабатывать спутниковые снимки с легкостью. Я сам начинал с основ и вскоре осознал, что именно GEE позволяет выполнять многие задачи гораздо эффективнее.

Совет: изучите официальную документацию GEE. И, конечно, старайтесь применять функции GEE по максимуму. Они даже поддерживают задачи машинного обучения!

Шаг 2: Знайте свои лимиты

Да, у GEE есть ограничения на использование облачных ресурсов, но они существуют для вашей же пользы! Если вы планируете масштабный проект, например, исследование вырубки лесов в Амазонии, убедитесь, что вы готовы к ограничению по объему данных.

• Разделите свой проект на более мелкие части.
• Оптимизируйте свои скрипты и выберите наиболее подходящие наборы данных.

Например, я использовал данные об осадках, которые позволили мне сократить объем обработки данных. Это сэкономило массу времени и ресурсов.

Шаг 3: Готовые продукты для анализа — это ваш друг!

Стремление к качеству данных – это хорошо, но не позволяйте ему замедлять ваш прогресс. Убедитесь, что ваше планирование включает использование предварительно обработанных данных. Заказывайте, ищите и комбинируйте их для достижения наилучших результатов.

Шаг 4: Изучите каталог GEE

Не всегда стоит изобретать велосипед, если у вас уже есть готовое решение. Например, для расчета водного баланса вам могут понадобиться данные о влагообеспеченности, которые уже опубликованы и доступны в каталоге GEE.

Совет: оставайтесь в рамках GEE, если это возможно. Это сэкономит вам массу времени и усилий.

Шаг 5: Используйте Geemap для визуализации

Для визуализации данных GEE в Python отличным инструментом является Geemap. C его помощью вы сможете легко создавать интерактивные и статические карты.

Так что же вы проанализируете или визуализируете в следующий раз? У вас есть идеи для проектов? Поделитесь в комментариях!

Карта покрова суши бассейна воды Paute в Эквадоре за 2020 год. Изображение создано с использованием Google Earth Engine Python API и Geemap. Источник данных: Friedl, M., Sulla-Menashe, D. (2022); Lehner, B., Grill G. (2013) и Lehner, B., Verdin, K., Jarvis, A. (2008).

Теперь вы готовы сделать первый шаг в мир мощной обработки геопространственных данных с использованием Google Earth Engine и Python! Напишите, какие у вас впечатления и какие открытия вы сделаете первым делом?

Источник