Annuncio: tutti i progetti non commerciali registrati per l'utilizzo di Earth Engine prima del 
15 aprile 2025 devono 
verificare l'idoneità non commerciale per mantenere l'accesso. Se non hai eseguito la verifica entro il 26 settembre 2025, il tuo accesso potrebbe essere sospeso.
  
        
 
       
     
  
  
  
    
  
  
  
    
      ee.FeatureCollection.loadBigQueryTable
    
    
      
    
    
      
      Mantieni tutto organizzato con le raccolte
    
    
      
      Salva e classifica i contenuti in base alle tue preferenze.
    
  
  
      
    
  
  
  
  
  
    
  
  
    
    
    
  
  
Legge i dati da una tabella BigQuery e presenta i risultati come FeatureCollection.
| Utilizzo | Resi | 
|---|
| ee.FeatureCollection.loadBigQueryTable(table, geometryColumn) | FeatureCollection | 
| Argomento | Tipo | Dettagli | 
|---|
| table | Stringa | Percorso alla tabella BigQuery in formato "project.dataset.table". | 
| geometryColumn | Stringa, predefinito: null | Il nome della colonna da utilizzare come geometria della funzionalità principale. Se non specificato, verrà utilizzata la prima colonna con tipo GEOGRAPHY. | 
  
  
  Esempi
  
    
  
  
    
    
  
  
  
  
    
    
    
      Editor di codice (JavaScript)
    
    
  // Load stations from the New York Subway System.
var features = ee.FeatureCollection.loadBigQueryTable({
  table: 'bigquery-public-data.new_york_subway.stations',
  geometryColumn: 'station_geom',
});
// Display all relevant features on the map.
Map.setCenter(-73.90, 40.73, 11);
Map.addLayer(features,
             {'color': 'black'},
             'Stations from New York Subway System');
// Print all stations in the "Astoria" line.
var line = features.filter(ee.Filter.eq('line', 'Astoria'));
print(line);
Map.addLayer(line,
             {'color': 'yellow'},
             'Astoria line');
  
    
  
  
    
  
  
  
  
    
  
    
  Configurazione di Python
  Per informazioni sull'API Python e sull'utilizzo di geemap per lo sviluppo interattivo, consulta la pagina 
    Ambiente Python.
  import ee
import geemap.core as geemap
  
    
    
      Colab (Python)
    
    
  # Load stations from the New York Subway System.
features = ee.FeatureCollection.loadBigQueryTable(
    table="bigquery-public-data.new_york_subway.stations",
    geometryColumn="station_geom")
# Display all relevant features on the map.
m = geemap.Map()
m.set_center(-73.90, 40.73, 11)
m.add_layer(
    features, {'color': 'black'}, 'Stations from New York Subway System')
# Print all stations in the "Astoria" line.
line = features.filter(ee.Filter.eq('line', 'Astoria'))
display(line)
m.add_layer(line, {'color': 'yellow'}, 'Astoria line')
m
  
  
  
  
  
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  Ultimo aggiornamento 2025-07-25 UTC.
  
  
  
    
      [null,null,["Ultimo aggiornamento 2025-07-25 UTC."],[],[]]