BigQuery excelle en tant qu'entrepôt de données sans serveur pour l'analyse SQL à l'échelle du pétaoctet, y compris les données vectorielles utilisant le type de données GEOGRAPHY. Google Earth Engine fournit une plate-forme à l'échelle mondiale spécialisée dans l'analyse de rasters géospatiaux et propose un vaste catalogue de données. Leur combinaison crée un environnement unique et complet pour relever les défis géospatiaux complexes qui impliquent à la fois des données vectorielles et raster.
L'intégration de BigQuery et d'Earth Engine permet d'obtenir des workflows efficaces, où les données vectorielles de BigQuery peuvent être enrichies des insights raster d'Earth Engine, et où les analyses Earth Engine peuvent accéder aux données stockées et gérées dans BigQuery. En utilisant les deux, vous avez accès aux éléments suivants:
- BigQuery: stockage évolutif et analyse basée sur SQL pour de grands ensembles de données vectoriels.
- Earth Engine: traitement puissant de pétaoctets de données raster et accès à un riche catalogue géospatial.
Voici les principales façons dont ces plates-formes interagissent:
- Interroger des données raster dans BigQuery: utilisez la fonction SQL
ST_REGIONSTATSpour effectuer des statistiques zonales directement dans BigQuery. - Lire des données BigQuery dans Earth Engine: accéder aux tables BigQuery ou aux résultats de requêtes en tant qu'objets
ee.FeatureCollectionà utiliser dans les scripts Earth Engine. - Écrire des données Earth Engine dans BigQuery: exportez les résultats
ee.FeatureCollectiondes analyses Earth Engine vers des tables BigQuery pour les stocker et les analyser plus en détail.
Les sections suivantes fournissent des informations supplémentaires sur chacune de ces fonctionnalités.
Interroger des données raster dans BigQuery
La fonction ST_REGIONSTATS de BigQuery apporte l'analyse raster d'Earth Engine à BigQuery SQL. Il calcule des statistiques régionales sur les données raster pour les tables BigQuery avec des données GEOGRAPHY.
- Cas d'utilisation principal:statistiques zonales et analyse raster dans BigQuery.
- Sources de données:Analytics Hub, GeoTIFF Cloud Storage, éléments Earth Engine.
Cette fonction vous permet d'interroger le catalogue de données géospatiales de plus de 100 PB d'Earth Engine directement dans BigQuery. Vous pouvez également appliquer cette fonction à vos propres éléments Earth Engine, ainsi qu'aux fichiers GeoTIFF dans Cloud Storage.
Pour en savoir plus sur ST_REGIONSTATS, consultez la page Utiliser des données raster de BigQuery.
Lire des données BigQuery depuis Earth Engine
Earth Engine peut accéder directement aux données BigQuery en tant qu'objets ee.FeatureCollection, ce qui vous permet de visualiser et d'intégrer les données BigQuery dans les analyses Earth Engine.
ee.FeatureCollection.loadBigQueryTable(): lit une table BigQuery dans Earth Engine.ee.FeatureCollection.runBigQuery(): exécute une requête SQL BigQuery et récupère les résultats dans Earth Engine.
Ces fonctions permettent d'utiliser facilement les données vectorielles de BigQuery dans la plate-forme d'analyse géospatiale centrée sur le raster d'Earth Engine.
Pour en savoir plus sur ces fonctions, consultez la page Lire à partir de BigQuery.
Écrire des données vectorielles Earth Engine dans BigQuery
Earth Engine peut exporter des données vectorielles vers BigQuery à l'aide de la fonction Export.table.toBigQuery().
- Fonctionnalité:exporte les objets
ee.FeatureCollectionvers des tables BigQuery. - Avantages:permet d'analyser, d'intégrer et de stocker plus en détail les résultats d'Earth Engine dans BigQuery.
Cela facilite un workflow dans lequel les résultats de données vectorielles issus du traitement d'Earth Engine sont facilement disponibles dans BigQuery.
Pour en savoir plus sur l'écriture de données vectorielles Earth Engine dans BigQuery, consultez la page Exporter vers BigQuery.