Export.table.toDrive

تنشئ هذه الدالة مهمة مجمّعة لتصدير FeatureCollection كجدول إلى Drive. يمكن بدء المهام من علامة التبويب "مهام Google".

الاستخدام	المرتجعات
Export.table.toDrive(collection, description, folder, fileNamePrefix, fileFormat, selectors, maxVertices, priority)

الوسيطة	النوع	التفاصيل
collection	FeatureCollection	مجموعة العناصر المطلوب تصديرها.
description	سلسلة، اختياري	اسم المهمة الذي يمكن للمستخدم قراءته يمكن أن يحتوي على أحرف أو أرقام أو - أو _ (بدون مسافات). القيمة التلقائية هي "myExportTableTask".
folder	سلسلة، اختياري	مجلد Google Drive الذي سيتم تخزين عملية التصدير فيه ملاحظة: (أ) إذا كان اسم المجلد متوفّرًا في أي مستوى، تتم كتابة الناتج فيه، (ب) إذا كانت أسماء المجلدات مكرّرة، تتم كتابة الناتج في المجلد الذي تم تعديله مؤخرًا، (ج) إذا لم يكن اسم المجلد متوفّرًا، سيتم إنشاء مجلد جديد في الجذر، (د) يتم تفسير أسماء المجلدات التي تتضمّن فواصل (مثل "path/to/file") كسلاسل حرفية، وليس كمسارات نظام. يتم ضبط القيمة التلقائية على جذر Drive.
fileNamePrefix	سلسلة، اختياري	بادئة اسم الملف يمكن أن يحتوي على أحرف أو أرقام أو - أو _ (بدون مسافات). القيمة التلقائية هي الوصف.
fileFormat	سلسلة، اختياري	تنسيق الإخراج: "CSV" (تلقائي) أو "GeoJSON" أو "KML" أو "KMZ" أو "SHP" أو "TFRecord".
selectors	List<String>|String, optional	قائمة بالسمات المطلوب تضمينها في عملية التصدير، إما سلسلة واحدة تتضمّن أسماء مفصولة بفواصل أو قائمة سلاسل
maxVertices	رقم، اختياري	الحد الأقصى لعدد الرؤوس غير المقطوعة لكل شكل هندسي، وسيتم تقسيم الأشكال الهندسية التي تحتوي على المزيد من الرؤوس إلى أجزاء أصغر من هذا الحجم.
priority	رقم، اختياري	أولوية المهمة ضمن المشروع يتم تحديد موعد أقرب للمهام ذات الأولوية الأعلى. يجب أن تكون القيمة عددًا صحيحًا يتراوح بين 0 و9999. القيمة التلقائية هي 100.

أمثلة

محرّر الرموز البرمجية (JavaScript)

// A Sentinel-2 surface reflectance image.
var img = ee.Image('COPERNICUS/S2_SR/20210109T185751_20210109T185931_T10SEG');
Map.setCenter(-122.359, 37.428, 9);
Map.addLayer(img, {bands: ['B11', 'B8', 'B3'], min: 100, max: 3500}, 'img');

// Sample the image at 20 m scale, a point feature collection is returned.
var samp = img.sample({scale: 20, numPixels: 50, geometries: true});
Map.addLayer(samp, {color: 'white'}, 'samp');
print('Image sample feature collection', samp);

// Export the image sample feature collection to Drive as a CSV file.
Export.table.toDrive({
  collection: samp,
  description: 'image_sample_demo_csv',
  folder: 'earth_engine_demos',
  fileFormat: 'CSV'
});

// Export a subset of collection properties: three bands and the geometry
// as GeoJSON.
Export.table.toDrive({
  collection: samp,
  description: 'image_sample_demo_prop_subset',
  folder: 'earth_engine_demos',
  fileFormat: 'GeoJSON',
  selectors: ['B8', 'B11', 'B12', '.geo']
});

// Export the image sample feature collection to Drive as a shapefile.
Export.table.toDrive({
  collection: samp,
  description: 'image_sample_demo_shp',
  folder: 'earth_engine_demos',
  fileFormat: 'SHP'
});

إعداد Python

راجِع صفحة بيئة Python للحصول على معلومات حول واجهة برمجة التطبيقات Python واستخدام geemap للتطوير التفاعلي.

import ee
import geemap.core as geemap

Colab (Python)

# A Sentinel-2 surface reflectance image.
img = ee.Image('COPERNICUS/S2_SR/20210109T185751_20210109T185931_T10SEG')
m = geemap.Map()
m.set_center(-122.359, 37.428, 9)
m.add_layer(
    img, {'bands': ['B11', 'B8', 'B3'], 'min': 100, 'max': 3500}, 'img'
)

# Sample the image at 20 m scale, a point feature collection is returned.
samp = img.sample(scale=20, numPixels=50, geometries=True)
m.add_layer(samp, {'color': 'white'}, 'samp')
display(m)
display('Image sample feature collection', samp)

# Export the image sample feature collection to Drive as a CSV file.
task = ee.batch.Export.table.toDrive(
    collection=samp,
    description='image_sample_demo_csv',
    folder='earth_engine_demos',
    fileFormat='CSV',
)
task.start()

# Export a subset of collection properties: three bands and the geometry
# as GeoJSON.
task = ee.batch.Export.table.toDrive(
    collection=samp,
    description='image_sample_demo_prop_subset',
    folder='earth_engine_demos',
    fileFormat='GeoJSON',
    selectors=['B8', 'B11', 'B12', '.geo'],
)
task.start()

# Export the image sample feature collection to Drive as a shapefile.
task = ee.batch.Export.table.toDrive(
    collection=samp,
    description='image_sample_demo_shp',
    folder='earth_engine_demos',
    fileFormat='SHP',
)
task.start()