Export.table.toDrive

Создает пакетную задачу для экспорта коллекции объектов (FeatureCollection) в виде таблицы на Google Диск. Задачи можно запускать на вкладке «Задачи».

Использование	Возвраты
Export.table.toDrive(collection, description , folder , fileNamePrefix , fileFormat , selectors , maxVertices , priority )

Аргумент	Тип	Подробности
collection	FeatureCollection	Набор признаков для экспорта.
description	Строка, необязательный параметр	Удобочитаемое имя задачи. Может содержать буквы, цифры, дефисы, подчеркивания (_), пробелы (_). По умолчанию используется имя "myExportTableTask".
folder	Строка, необязательный параметр	Папка Google Диска, в которую будет сохранен экспорт. Примечание: (a) если имя папки существует на каком-либо уровне, вывод будет записан в неё; (b) если существуют повторяющиеся имена папок, вывод будет записан в папку, которая была изменена последней; (c) если имя папки не существует, будет создана новая папка в корневом каталоге; и (d) имена папок с разделителями (например, 'путь/к/файл') интерпретируются как строковые литералы, а не системные пути. По умолчанию используется корневой каталог Диска.
fileNamePrefix	Строка, необязательный параметр	Префикс имени файла. Может содержать буквы, цифры, дефисы, подчеркивания (_), пробелы (_). По умолчанию используется описание.
fileFormat	Строка, необязательный параметр	Формат вывода: "CSV" (по умолчанию), "GeoJSON", "KML", "KMZ", "SHP" или "TFRecord".
selectors	List[String]|String, optional	Список свойств, которые необходимо включить в экспорт; либо одна строка с именами, разделенными запятыми, либо список строк.
maxVertices	Число (необязательно)	Максимальное количество неразрезанных вершин на один геометрический объект; объекты с большим количеством вершин будут разрезаны на части меньшего размера.
priority	Число (необязательно)	Приоритет задачи в рамках проекта. Задачи с более высоким приоритетом планируются раньше. Должно быть целым числом от 0 до 9999. По умолчанию — 100.

Примеры

Редактор кода (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'
});

настройка Python

Информацию об API Python и использовании geemap для интерактивной разработки можно найти на странице «Среда Python» .

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()