BigQuery se destaca como un almacén de datos sin servidores para el análisis de SQL a escala de petabytes, incluidos los datos vectoriales con el tipo de datos GEOGRAPHY. Google Earth Engine proporciona una plataforma a escala planetaria especializada en el análisis de tramas geoespaciales y ofrece un amplio catálogo de datos. Su combinación crea un entorno único y completo para abordar desafíos geoespaciales complejos que involucran datos vectoriales y raster.
La integración de BigQuery y Earth Engine permite flujos de trabajo eficientes en los que los datos vectoriales de BigQuery se pueden enriquecer con las estadísticas de trama de Earth Engine, y los análisis de Earth Engine pueden acceder a los datos almacenados y administrados en BigQuery. Si usas ambos, obtienes acceso a lo siguiente:
- BigQuery: Almacenamiento escalable y análisis basado en SQL para grandes conjuntos de datos vectoriales.
- Earth Engine: Procesamiento potente de petabytes de datos de trama y acceso a un catálogo geoespacial enriquecido.
Estas son las principales formas en que estas plataformas interoperan:
- Consulta de datos ráster en BigQuery: Usa la función SQL
ST_REGIONSTATSpara realizar estadísticas zonales directamente en BigQuery. - Cómo leer datos de BigQuery en Earth Engine: Accede a las tablas de BigQuery o a los resultados de las consultas como objetos
ee.FeatureCollectionpara usarlos en las secuencias de comandos de Earth Engine. - Escribe datos de Earth Engine en BigQuery: Exporta los resultados de
ee.FeatureCollectionde los análisis de Earth Engine a tablas de BigQuery para su almacenamiento y análisis posteriores.
En las siguientes secciones, se proporcionan detalles adicionales sobre cada una de estas funciones.
Cómo consultar datos ráster en BigQuery
La función ST_REGIONSTATS de BigQuery lleva el análisis de tramas de Earth Engine a BigQuery SQL. Calcula estadísticas regionales sobre datos ráster para tablas de BigQuery con datos de GEOGRAPHY.
- Uso clave: Estadísticas zonales y análisis de ráster en BigQuery.
- Fuentes de datos: Analytics Hub, GeoTIFF de Cloud Storage y recursos de Earth Engine
Esta función te permite consultar el catálogo de datos geoespacial de más de 100 PB de Earth Engine directamente en BigQuery. También puedes aplicar esta función a tus propios recursos de Earth Engine, así como a los GeoTIFF en Cloud Storage.
Obtén más información sobre ST_REGIONSTATS en la página Cómo trabajar con datos de trama de BigQuery.
Cómo leer datos de BigQuery desde Earth Engine
Earth Engine puede acceder directamente a los datos de BigQuery como objetos ee.FeatureCollection, lo que te permite visualizar e incorporar datos de BigQuery en los análisis de Earth Engine.
ee.FeatureCollection.loadBigQueryTable(): Lee una tabla de BigQuery en Earth Engine.ee.FeatureCollection.runBigQuery(): Ejecuta una consulta de BigQuery SQL y recupera los resultados en Earth Engine.
Estas funciones permiten usar sin problemas los datos vectoriales de BigQuery en la plataforma de análisis geoespacial centrada en raster de Earth Engine.
Obtén más información sobre estas funciones en la página Cómo leer de BigQuery.
Cómo escribir datos vectoriales de Earth Engine en BigQuery
Earth Engine puede exportar datos vectoriales a BigQuery con la función Export.table.toBigQuery().
- Funcionalidad: Exporta objetos
ee.FeatureCollectiona tablas de BigQuery. - Beneficios: Permite un mayor análisis, integración y almacenamiento de los resultados de Earth Engine en BigQuery.
Esto facilita un flujo de trabajo en el que los resultados de los datos vectoriales del procesamiento de Earth Engine están disponibles en BigQuery.
Obtén más información para escribir datos vectoriales de Earth Engine en BigQuery en la página Cómo exportar a BigQuery.