Export.table.toDrive
จัดทุกอย่างให้เป็นระเบียบอยู่เสมอด้วยคอลเล็กชัน
บันทึกและจัดหมวดหมู่เนื้อหาตามค่ากำหนดของคุณ
สร้างงานแบบกลุ่มเพื่อส่งออก FeatureCollection เป็นตารางไปยังไดรฟ์ คุณเริ่มงานได้จากแท็บ Tasks
| การใช้งาน | การคืนสินค้า |
|---|
Export.table.toDrive(collection, description, folder, fileNamePrefix, fileFormat, selectors, maxVertices, priority) | |
| อาร์กิวเมนต์ | ประเภท | รายละเอียด |
|---|
collection | FeatureCollection | คอลเล็กชันฟีเจอร์ที่จะส่งออก |
description | สตริง ไม่บังคับ | ชื่อของงานที่มนุษย์อ่านได้ อาจมีตัวอักษร ตัวเลข ขีดกลาง ขีดล่าง (ไม่มีช่องว่าง) ค่าเริ่มต้นคือ "myExportTableTask" |
folder | สตริง ไม่บังคับ | โฟลเดอร์ Google ไดรฟ์ที่จะมีไฟล์ที่ส่งออก หมายเหตุ: (ก) หากมีชื่อโฟลเดอร์ในระดับใดก็ตาม ระบบจะเขียนเอาต์พุตไปยังโฟลเดอร์นั้น (ข) หากมีชื่อโฟลเดอร์ที่ซ้ำกัน ระบบจะเขียนเอาต์พุตไปยังโฟลเดอร์ที่แก้ไขล่าสุด (ค) หากไม่มีชื่อโฟลเดอร์ ระบบจะสร้างโฟลเดอร์ใหม่ที่รูท และ (ง) ระบบจะตีความชื่อโฟลเดอร์ที่มีตัวคั่น (เช่น "path/to/file") เป็นสตริงตามตัวอักษร ไม่ใช่เส้นทางของระบบ ค่าเริ่มต้นคือรูทของไดรฟ์ |
fileNamePrefix | สตริง ไม่บังคับ | คำนำหน้าชื่อไฟล์ อาจมีตัวอักษร ตัวเลข ขีดกลาง ขีดล่าง (ไม่มีช่องว่าง) ค่าเริ่มต้นคือคำอธิบาย |
fileFormat | สตริง ไม่บังคับ | รูปแบบเอาต์พุต: "CSV" (ค่าเริ่มต้น), "GeoJSON", "KML", "KMZ" หรือ "SHP" หรือ "TFRecord" |
selectors | List<String>|String, ไม่บังคับ | รายการพร็อพเพอร์ตี้ที่จะรวมในการส่งออก ซึ่งอาจเป็นสตริงเดียวที่มีชื่อที่คั่นด้วยคอมมาหรือรายการสตริง |
maxVertices | หมายเลข (ไม่บังคับ) | จำนวนสูงสุดของจุดยอดที่ยังไม่ตัดต่อเรขาคณิต เรขาคณิตที่มีจุดยอดมากกว่านี้จะถูกตัดออกเป็นชิ้นเล็กๆ ที่มีขนาดเล็กกว่านี้ |
priority | หมายเลข (ไม่บังคับ) | ลำดับความสำคัญของงานภายในโปรเจ็กต์ ระบบจะกำหนดเวลางานที่มีลำดับความสำคัญสูงกว่าให้เร็วขึ้น ต้องเป็นจำนวนเต็มระหว่าง 0 ถึง 9999 ค่าเริ่มต้นคือ 100 |
ตัวอย่าง
โปรแกรมแก้ไขโค้ด (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'
});
การตั้งค่า Python
ดูข้อมูลเกี่ยวกับ Python API และการใช้ geemap เพื่อการพัฒนาแบบอินเทอร์แอกทีฟได้ที่หน้า
สภาพแวดล้อม 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()
เนื้อหาของหน้าเว็บนี้ได้รับอนุญาตภายใต้ใบอนุญาตที่ต้องระบุที่มาของครีเอทีฟคอมมอนส์ 4.0 และตัวอย่างโค้ดได้รับอนุญาตภายใต้ใบอนุญาต Apache 2.0 เว้นแต่จะระบุไว้เป็นอย่างอื่น โปรดดูรายละเอียดที่นโยบายเว็บไซต์ Google Developers Java เป็นเครื่องหมายการค้าจดทะเบียนของ Oracle และ/หรือบริษัทในเครือ
อัปเดตล่าสุด 2025-07-25 UTC
[null,null,["อัปเดตล่าสุด 2025-07-25 UTC"],[[["\u003cp\u003eCreates a batch task to export a FeatureCollection from Google Earth Engine to your Google Drive as a table in various formats (CSV, GeoJSON, KML, KMZ, SHP, or TFRecord).\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eYou can customize the export by specifying a description, output folder, filename prefix, file format, and properties to include.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eThe task can be started from the Tasks tab in Google Earth Engine and allows control over priority and geometry complexity.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eExporting allows you to download and utilize Earth Engine data outside the platform for further analysis and use.\u003c/p\u003e\n"]]],["This function exports a FeatureCollection as a table to Google Drive. Key actions include specifying the `collection`, task `description`, target `folder`, `fileNamePrefix`, and `fileFormat` (CSV, GeoJSON, KML, KMZ, SHP, or TFRecord). Optional actions include specifying `selectors` to limit exported properties, setting `maxVertices` to manage geometry size, and `priority` to control task scheduling. Multiple examples show how to export sampled image data to Drive in various formats.\n"],null,["# Export.table.toDrive\n\n\u003cbr /\u003e\n\nCreates a batch task to export a FeatureCollection as a table to Drive. Tasks can be started from the Tasks tab.\n\n\u003cbr /\u003e\n\n| Usage | Returns |\n|---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|---------|\n| `Export.table.toDrive(collection, `*description* `, `*folder* `, `*fileNamePrefix* `, `*fileFormat* `, `*selectors* `, `*maxVertices* `, `*priority*`)` | |\n\n| Argument | Type | Details |\n|------------------|----------------------------------|---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|\n| `collection` | FeatureCollection | The feature collection to export. |\n| `description` | String, optional | A human-readable name of the task. May contain letters, numbers, -, _ (no spaces). Defaults to \"myExportTableTask\". |\n| `folder` | String, optional | The Google Drive Folder that the export will reside in. Note: (a) if the folder name exists at any level, the output is written to it, (b) if duplicate folder names exist, output is written to the most recently modified folder, (c) if the folder name does not exist, a new folder will be created at the root, and (d) folder names with separators (e.g. 'path/to/file') are interpreted as literal strings, not system paths. Defaults to Drive root. |\n| `fileNamePrefix` | String, optional | The filename prefix. May contain letters, numbers, -, _ (no spaces). Defaults to the description. |\n| `fileFormat` | String, optional | The output format: \"CSV\" (default), \"GeoJSON\", \"KML\", \"KMZ\", or \"SHP\", or \"TFRecord\". |\n| `selectors` | List\\\u003cString\\\u003e\\|String, optional | A list of properties to include in the export; either a single string with comma-separated names or a list of strings. |\n| `maxVertices` | Number, optional | Max number of uncut vertices per geometry; geometries with more vertices will be cut into pieces smaller than this size. |\n| `priority` | Number, optional | The priority of the task within the project. Higher priority tasks are scheduled sooner. Must be an integer between 0 and 9999. Defaults to 100. |\n\nExamples\n--------\n\n### Code Editor (JavaScript)\n\n```javascript\n// A Sentinel-2 surface reflectance image.\nvar img = ee.Image('COPERNICUS/S2_SR/20210109T185751_20210109T185931_T10SEG');\nMap.setCenter(-122.359, 37.428, 9);\nMap.addLayer(img, {bands: ['B11', 'B8', 'B3'], min: 100, max: 3500}, 'img');\n\n// Sample the image at 20 m scale, a point feature collection is returned.\nvar samp = img.sample({scale: 20, numPixels: 50, geometries: true});\nMap.addLayer(samp, {color: 'white'}, 'samp');\nprint('Image sample feature collection', samp);\n\n// Export the image sample feature collection to Drive as a CSV file.\nExport.table.toDrive({\n collection: samp,\n description: 'image_sample_demo_csv',\n folder: 'earth_engine_demos',\n fileFormat: 'CSV'\n});\n\n// Export a subset of collection properties: three bands and the geometry\n// as GeoJSON.\nExport.table.toDrive({\n collection: samp,\n description: 'image_sample_demo_prop_subset',\n folder: 'earth_engine_demos',\n fileFormat: 'GeoJSON',\n selectors: ['B8', 'B11', 'B12', '.geo']\n});\n\n// Export the image sample feature collection to Drive as a shapefile.\nExport.table.toDrive({\n collection: samp,\n description: 'image_sample_demo_shp',\n folder: 'earth_engine_demos',\n fileFormat: 'SHP'\n});\n```\nPython setup\n\nSee the [Python Environment](/earth-engine/guides/python_install) page for information on the Python API and using\n`geemap` for interactive development. \n\n```python\nimport ee\nimport geemap.core as geemap\n```\n\n### Colab (Python)\n\n```python\n# A Sentinel-2 surface reflectance image.\nimg = ee.Image('COPERNICUS/S2_SR/20210109T185751_20210109T185931_T10SEG')\nm = geemap.Map()\nm.set_center(-122.359, 37.428, 9)\nm.add_layer(\n img, {'bands': ['B11', 'B8', 'B3'], 'min': 100, 'max': 3500}, 'img'\n)\n\n# Sample the image at 20 m scale, a point feature collection is returned.\nsamp = img.sample(scale=20, numPixels=50, geometries=True)\nm.add_layer(samp, {'color': 'white'}, 'samp')\ndisplay(m)\ndisplay('Image sample feature collection', samp)\n\n# Export the image sample feature collection to Drive as a CSV file.\ntask = ee.batch.Export.table.toDrive(\n collection=samp,\n description='image_sample_demo_csv',\n folder='earth_engine_demos',\n fileFormat='CSV',\n)\ntask.start()\n\n# Export a subset of collection properties: three bands and the geometry\n# as GeoJSON.\ntask = ee.batch.Export.table.toDrive(\n collection=samp,\n description='image_sample_demo_prop_subset',\n folder='earth_engine_demos',\n fileFormat='GeoJSON',\n selectors=['B8', 'B11', 'B12', '.geo'],\n)\ntask.start()\n\n# Export the image sample feature collection to Drive as a shapefile.\ntask = ee.batch.Export.table.toDrive(\n collection=samp,\n description='image_sample_demo_shp',\n folder='earth_engine_demos',\n fileFormat='SHP',\n)\ntask.start()\n```"]]
