Export.image.toAsset

יוצר משימת אצווה לייצוא תמונה כרסטר לנכס Earth Engine. אפשר להתחיל משימות מהכרטיסייה 'משימות'.

שימוש	החזרות
Export.image.toAsset(image, description, assetId, pyramidingPolicy, dimensions, region, scale, crs, crsTransform, maxPixels, shardSize, priority)

ארגומנט	סוג	פרטים
image	תמונה	התמונה לייצוא.
description	מחרוזת, אופציונלי	שם המשימה שקריא לאנשים. ברירת המחדל היא myExportImageTask.
assetId	מחרוזת, אופציונלי	מזהה נכס היעד.
pyramidingPolicy	אובייקט, אופציונלי	מדיניות הפירמידה שחלה על כל פס בתמונה, עם מפתח לפי שם הפס. הערכים צריכים להיות אחד מהבאים: mean, sample, min, max או mode. ברירת המחדל היא mean. אפשר להשתמש במפתח מיוחד, '.default', כדי לשנות את ברירת המחדל של כל הטווחים.
dimensions	מספר|מחרוזת, אופציונלי	המידות של התמונה המיוצאת. הערך יכול להיות מספר שלם חיובי יחיד שמייצג את המימד המקסימלי, או המחרוזת 'WIDTHxHEIGHT', כאשר WIDTH ו-HEIGHT הם מספרים שלמים חיוביים.
region	‫Geometry.LinearRing|Geometry.Polygon|String, אופציונלי	‫LinearRing,‏ Polygon או קואורדינטות שמייצגות את האזור לייצוא. אפשר לציין אותם כאובייקטים של גיאומטריה או כקואורדינטות שסודרו כמחרוזת.
scale	מספר, אופציונלי	רזולוציה במטרים לכל פיקסל. ברירת המחדל היא 1,000.
crs	מחרוזת, אופציונלי	מערכת CRS לשימוש בתמונה המיוצאת.
crsTransform	List<Number>|String, optional	טרנספורמציה אפינית לשימוש בתמונה המיוצאת. צריך להגדיר את הפרמטר crs.
maxPixels	מספר, אופציונלי	הגבלת מספר הפיקסלים בייצוא. כברירת מחדל, אם הייצוא חורג מ-‎1e8 פיקסלים, תוצג שגיאה. הגדרה מפורשת של הערך הזה מאפשרת להגדיל או להקטין את המגבלה.
shardSize	מספר, אופציונלי	הגודל בפיקסלים של המשבצות שבהן התמונה הזו תחושב. ברירת המחדל היא 256.
priority	מספר, אופציונלי	העדיפות של המשימה בפרויקט. משימות בעדיפות גבוהה יותר מתוזמנות למועד מוקדם יותר. חייב להיות מספר שלם בין 0 ל-9,999. ברירת המחדל היא 100.

דוגמאות

עורך הקוד (JavaScript)

// A Landsat 8 surface reflectance image.
var image = ee.Image('LANDSAT/LC08/C02/T1_L2/LC08_044034_20210508')
  .select(['SR_B.']);  // reflectance bands

// A region of interest.
var region = ee.Geometry.BBox(-122.24, 37.13, -122.11, 37.20);

// Set the export "scale" and "crs" parameters.
Export.image.toAsset({
  image: image,
  description: 'image_export',
  assetId: 'projects/<project-name>/assets/<asset-name>',  // <> modify these
  region: region,
  scale: 30,
  crs: 'EPSG:5070'
});

// Use the "crsTransform" export parameter instead of "scale" for more control
// over the output grid. Here, "crsTransform" is set to align the output grid
// with the grid of another dataset. To view an image's CRS transform:
// print(image.projection())
Export.image.toAsset({
  image: image,
  description: 'image_export_crstransform',
  assetId: 'projects/<project-name>/assets/<asset-name>',  // <> modify these
  region: region,
  crsTransform: [30, 0, -2493045, 0, -30, 3310005],
  crs: 'EPSG:5070'
});

// If the export has more than 1e8 pixels, set "maxPixels" higher.
Export.image.toAsset({
  image: image,
  description: 'image_export_maxpixels',
  assetId: 'projects/<project-name>/assets/<asset-name>',  // <> modify these
  region: region,
  scale: 30,
  crs: 'EPSG:5070',
  maxPixels: 1e13
});

// The default "pyramidingPolicy" is mean. If data are categorical,
// consider mode.
Export.image.toAsset({
  image: image.select('SR_B5'),
  description: 'image_export_pyramiding',
  assetId: 'projects/<project-name>/assets/<asset-name>',  // <> modify these
  region: region,
  scale: 30,
  crs: 'EPSG:5070',
  pyramidingPolicy: {SR_B5: 'mode'}
});

הגדרת Python

מידע על Python API ועל שימוש ב-geemap לפיתוח אינטראקטיבי מופיע בדף Python Environment.

import ee
import geemap.core as geemap

Colab (Python)

# A Landsat 8 surface reflectance image.
image = ee.Image(
    'LANDSAT/LC08/C02/T1_L2/LC08_044034_20210508'
).select(['SR_B.'])  # reflectance bands

# A region of interest.
region = ee.Geometry.BBox(-122.24, 37.13, -122.11, 37.20)

# Set the export "scale" and "crs" parameters.
task = ee.batch.Export.image.toAsset(
    image=image,
    description='image_export',
    assetId='projects/<project-name>/assets/<asset-name>',  # <> modify these
    region=region,
    scale=30,
    crs='EPSG:5070'
)
task.start()

# Use the "crsTransform" export parameter instead of "scale" for more control
# over the output grid. Here, "crsTransform" is set to align the output grid
# with the grid of another dataset. To view an image's CRS transform:
# print(image.projection().getInfo())
task = ee.batch.Export.image.toAsset(
    image=image,
    description='image_export_crstransform',
    assetId='projects/<project-name>/assets/<asset-name>',  # <> modify these
    region=region,
    crsTransform=[30, 0, -2493045, 0, -30, 3310005],
    crs='EPSG:5070'
)
task.start()

# If the export has more than 1e8 pixels, set "maxPixels" higher.
task = ee.batch.Export.image.toAsset(
    image=image,
    description='image_export_maxpixels',
    assetId='projects/<project-name>/assets/<asset-name>',  # <> modify these
    region=region,
    scale=30,
    crs='EPSG:5070',
    maxPixels=1e13
)
task.start()

# The default "pyramidingPolicy" is mean. If data are categorical,
# consider mode.
task = ee.batch.Export.image.toAsset(
    image=image.select('SR_B5'),
    description='image_export_pyramiding',
    assetId='projects/<project-name>/assets/<asset-name>',  # <> modify these
    region=region,
    scale=30,
    crs='EPSG:5070',
    pyramidingPolicy={'SR_B5': 'mode'}
)
task.start()