Export.table.toDrive

একটি ফিচার কালেকশনকে টেবিল হিসেবে ড্রাইভে এক্সপোর্ট করার জন্য একটি ব্যাচ টাস্ক তৈরি করে। টাস্ক ট্যাব থেকে টাস্কগুলো শুরু করা যায়।

ব্যবহার	ফেরত
Export.table.toDrive(collection, description , folder , fileNamePrefix , fileFormat , selectors , maxVertices , priority )

যুক্তি	প্রকার	বিস্তারিত
collection	ফিচার কালেকশন	রপ্তানি করার জন্য বৈশিষ্ট্য সংগ্রহ।
description	স্ট্রিং, ঐচ্ছিক	টাস্কটির একটি সহজে পঠনযোগ্য নাম। এতে অক্ষর, সংখ্যা, হাইফেন (-), _ থাকতে পারে (কোনো স্পেস ছাড়া)। ডিফল্ট নাম হলো 'myExportTableTask'।
folder	স্ট্রিং, ঐচ্ছিক	গুগল ড্রাইভ ফোল্ডার যেখানে এক্সপোর্টটি থাকবে। দ্রষ্টব্য: (ক) যদি ফোল্ডারের নামটি যেকোনো স্তরে বিদ্যমান থাকে, তাহলে আউটপুটটি সেখানে লেখা হবে, (খ) যদি একই নামের একাধিক ফোল্ডার থাকে, তাহলে আউটপুটটি সবচেয়ে সম্প্রতি পরিবর্তিত ফোল্ডারে লেখা হবে, (গ) যদি ফোল্ডারের নামটি বিদ্যমান না থাকে, তাহলে রুটে একটি নতুন ফোল্ডার তৈরি করা হবে, এবং (ঘ) বিভাজকসহ ফোল্ডারের নাম (যেমন, 'path/to/file') সিস্টেম পাথ হিসেবে নয়, বরং আক্ষরিক স্ট্রিং হিসেবে গণ্য করা হবে। ডিফল্ট হিসেবে ড্রাইভ রুট ব্যবহৃত হয়।
fileNamePrefix	স্ট্রিং, ঐচ্ছিক	ফাইলের নামের উপসর্গ। এতে অক্ষর, সংখ্যা, -, _ থাকতে পারে (কোনো স্পেস থাকবে না)। ডিফল্ট হিসেবে ফাইলের বিবরণ ব্যবহৃত হয়।
fileFormat	স্ট্রিং, ঐচ্ছিক	আউটপুট ফরম্যাট: "CSV" (ডিফল্ট), "GeoJSON", "KML", "KMZ", "SHP" অথবা "TFRecord"।
selectors	তালিকা[স্ট্রিং]|স্ট্রিং, ঐচ্ছিক	এক্সপোর্টে অন্তর্ভুক্ত করার জন্য প্রপার্টিগুলোর একটি তালিকা; যা কমা দিয়ে আলাদা করা নামসহ একটি একক স্ট্রিং অথবা স্ট্রিংগুলোর একটি তালিকা হতে পারে।
maxVertices	সংখ্যা, ঐচ্ছিক	প্রতিটি জ্যামিতির জন্য সর্বাধিক সংখ্যক অকর্তিত শীর্ষবিন্দু; এর চেয়ে বেশি শীর্ষবিন্দুযুক্ত জ্যামিতিগুলোকে এই আকারের চেয়ে ছোট খণ্ডে কাটা হবে।
priority	সংখ্যা, ঐচ্ছিক	প্রকল্পের মধ্যে কাজটি কতটা অগ্রাধিকার পাবে। উচ্চ অগ্রাধিকারের কাজগুলো আগে নির্ধারিত হয়। এর মান অবশ্যই ০ থেকে ৯৯৯৯-এর মধ্যে একটি পূর্ণসংখ্যা হতে হবে। ডিফল্ট মান হলো ১০০।

উদাহরণ

কোড এডিটর (জাভাস্ক্রিপ্ট)

// 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'
});

পাইথন সেটআপ

পাইথন এপিআই এবং ইন্টারেক্টিভ ডেভেলপমেন্টের জন্য geemap ব্যবহারের তথ্যের জন্য পাইথন এনভায়রনমেন্ট পেজটি দেখুন।

import ee
import geemap.core as geemap

কোলাব (পাইথন)

# 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()