جارٍ الحصول على بيانات الصور من Earth Engine
للحصول على بيانات الصور من Earth Engine إلى Google Drive أو Cloud Storage أو أحد مواد عرض Earth Engine،
يمكنك استخدام Export، وستتم معالجة المهمة
بالكامل من خلال Earth Engine. إذا كانت مهام التصدير تواجه مشاكل في التوسيع (على سبيل المثال،
تستغرق أكثر من يوم، أو تعرض أخطاء في الذاكرة أو المهلة) أو إذا كنت على دراية
بإطار عمل مثل Apache Beam
أو Spark أو Dask،
قد تفضّل طرق استخراج البيانات الموضّحة هنا. يمكن توسيع نطاق سير العمل المنفَّذ في هذه الأُطر باستخدام أدوات Google Cloud، مثل Dataflow أو Dataproc.
على وجه التحديد، يوضّح هذا الدليل طرق تقديم طلبات يدويًا للحصول على بيانات الصور باستخدام getPixels أو computePixels.
هنا، تعني "بيانات الصورة" مصفوفات متعددة الأبعاد لقيم وحدات البكسل بمقياس وإسقاط متسقين. يتم تحديد المنطقة والمقياس والإسقاط و/أو الأبعاد في الطلب. وتعرض صفحة ImageFileFormat تنسيقات الإخراج الممكنة. تشمل وجهات الإخراج Cloud Storage أو أي دليل مثبّت محليًا. تزيد الطلبات اليدوية من التعقيد، ولكن يمكن توسيع نطاقها لتشمل أعباء عمل أكبر.
جارٍ الحصول على بيانات الصور من مواد العرض الحالية
استخدِم getPixels
للحصول على بيانات الصور من مواد عرض Earth Engine الحالية. يمكنك تمرير رقم تعريف مادة العرض مباشرةً إلى الطلب، لذا لا يمكنك إجراء أي عملية حسابية على وحدات البكسل قبل استخراجها. يتم عرض مجموعة من وحدات البكسل في المنطقة المحدّدة والمقياس والإسقاط
والتنسيق. يوضّح المثال التالي كيفية الحصول على سلسلة زمنية لمؤشر NDVI من مجموعة صور MODIS باستخدام getPixels.
التشغيل في Google Colab
عرض المصدر على GitHub
الحصول على بيانات الصور من الصور المحسوبة
استخدِم computePixels
للحصول على بيانات الصورة من صورة محسوبة، مثل صورة مركّبة. باستخدام
computePixels،
يمكنك تمرير عنصر ee.Image محسوب من خلال المَعلمة
expression. يتم عرض مجموعة من وحدات البكسل المحسوبة في المنطقة والمقياس والإسقاط والتنسيق المحدّد. يوضّح المثال التالي كيفية الحصول على أجزاء من البيانات المتعدّدة الأطياف
من صورة مركّبة خالية من السحب من القمر الصناعي Sentinel-2.
المعالجة المتوازية اليدوية للطلبات
على الرغم من أنّه يمكنك إرسال طلبات لأي غرض وبأي حجم، قد تحتاج إلى إرسال طلبات متوازية لسير العمل الأكبر حجمًا. لإرسال العديد من هذه الطلبات بشكل متوازٍ، عليك استخدام نقطة النهاية ذات الحجم الكبير في Earth Engine. يتم تحديد عدد الطلبات المتزامنة التي يمكنك إجراؤها من خلال حصة الطلبات التفاعلية المتزامنة. يُرجى الاطّلاع على صفحة Earth Engine حول الحجم الكبير لمعرفة تفاصيل حول حالات استخدام نقطة النهاية ذات الحجم الكبير.
المعالجة المتعدّدة لسلاسل التعليمات
يمكنك استخدام سلاسل المحادثات لإرسال طلبات متزامنة. يتم توضيح هذا النهج في دفاتر الملاحظات النموذجية getPixels وcomputePixels.
Apache Beam
يمكنك استخدام مسارات Apache Beam لإرسال الطلبات بشكل متوازٍ. يمكن تشغيل مسارات التعلّم الآلي هذه على الجهاز أو كمهام في Google Dataflow. للاطّلاع على أمثلة، يمكنك مراجعة هذا التدريب حول Geo for Good أو هذا العرض التوضيحي حول People, Planet and AI. بدلاً من ذلك، تشمل مكتبات الموازاة الأخرى Dask وApache Spark.