আর্থ ইঞ্জিন থেকে ইমেজ ডেটা পাওয়া যাচ্ছে
আর্থ ইঞ্জিন থেকে Google ড্রাইভ, ক্লাউড স্টোরেজ, বা আর্থ ইঞ্জিন সম্পদে ইমেজ ডেটা পেতে, আপনি Export ব্যবহার করতে পারেন এবং কাজটি সম্পূর্ণরূপে আর্থ ইঞ্জিন দ্বারা পরিচালিত হয়৷ যদি আপনার রপ্তানি কাজের স্কেলিং সমস্যা থাকে (যেমন, এক দিনের বেশি সময় লাগে, মেমরি রিটার্ন বা টাইমআউট ত্রুটি) বা আপনি ইতিমধ্যে Apache Beam , Spark বা Dask এর মতো একটি ফ্রেমওয়ার্কের সাথে পরিচিত হন তবে আপনি এখানে বর্ণিত ডেটা নিষ্কাশন পদ্ধতি পছন্দ করতে পারেন৷ এই ফ্রেমওয়ার্কগুলিতে বাস্তবায়িত ওয়ার্কফ্লোগুলিকে Google ক্লাউড টুল যেমন Dataflow বা Dataproc ব্যবহার করে স্কেল করা যেতে পারে।
বিশেষত, এই নির্দেশিকা getPixels বা computePixels ব্যবহার করে ম্যানুয়ালি ইমেজ ডেটার জন্য অনুরোধ করার পদ্ধতি বর্ণনা করে। এখানে, "ইমেজ ডেটা" মানে সামঞ্জস্যপূর্ণ স্কেল এবং অভিক্ষেপ সহ পিক্সেল মানের বহু-মাত্রিক অ্যারে। অঞ্চল, স্কেল, অভিক্ষেপ এবং/অথবা মাত্রা অনুরোধে উল্লেখ করা হয়েছে। ImageFileFormat পৃষ্ঠা সম্ভাব্য আউটপুট বিন্যাস তালিকাভুক্ত করে। আউটপুট গন্তব্য ক্লাউড স্টোরেজ বা স্থানীয়ভাবে মাউন্ট করা ডিরেক্টরি অন্তর্ভুক্ত করে। ম্যানুয়াল অনুরোধ জটিলতা যোগ করে, কিন্তু বড় কাজের চাপে স্কেল করতে পারে।
বিদ্যমান সম্পদ থেকে ইমেজ ডেটা প্রাপ্ত করা
বিদ্যমান আর্থ ইঞ্জিন সম্পদ থেকে ইমেজ ডেটা পেতে getPixels ব্যবহার করুন। আপনি অনুরোধে সরাসরি সম্পত্তি আইডি পাস করেন, তাই আপনি পিক্সেলগুলি বের করার আগে কোনো গণনা করতে পারবেন না। নির্দিষ্ট অঞ্চল, স্কেল, অভিক্ষেপ এবং বিন্যাসে পিক্সেলের একটি ব্লক ফেরত দেওয়া হয়। নিম্নলিখিত উদাহরণটি getPixels ব্যবহার করে একটি MODIS ইমেজ সংগ্রহ থেকে NDVI-এর টাইম সিরিজ পাওয়ার প্রমাণ করে।
Google Colab-এ চালান
GitHub-এ উৎস দেখুনগণনা করা ছবি থেকে ইমেজ ডাটা পাওয়া
একটি কম্পিউটেড ইমেজ থেকে ইমেজ ডেটা পেতে computePixels ব্যবহার করুন, উদাহরণস্বরূপ একটি কম্পোজিট। computePixels এর সাথে, আপনি expression প্যারামিটারের মাধ্যমে একটি গণনা করা ee.Image অবজেক্ট পাস করেন। নির্দিষ্ট অঞ্চল, স্কেল, অভিক্ষেপ এবং বিন্যাসে গণনা করা পিক্সেলের একটি ব্লক ফেরত দেওয়া হয়। নিম্নলিখিত উদাহরণটি ক্লাউড-মুক্ত সেন্টিনেল -2 কম্পোজিট থেকে মাল্টিস্পেকট্রাল ডেটার প্যাচগুলি পাওয়া দেখায়।
অনুরোধের ম্যানুয়াল সমান্তরালকরণ
যদিও আপনি যেকোনো ভলিউমে যেকোনো উদ্দেশ্যে অনুরোধ করতে পারেন, আপনি বৃহত্তর কর্মপ্রবাহের জন্য অনুরোধগুলিকে সমান্তরাল করতে চাইতে পারেন। সমান্তরালভাবে এই ধরনের অনেক অনুরোধ করতে, আপনার আর্থ ইঞ্জিন উচ্চ ভলিউম এন্ডপয়েন্ট ব্যবহার করা উচিত। আপনার সমসাময়িক ইন্টারেক্টিভ অনুরোধের কোটা দ্বারা সেট করা হয়েছে আপনার কাছে থাকা সমান্তরাল অনুরোধের সংখ্যা। উচ্চ ভলিউম এন্ডপয়েন্ট কখন ব্যবহার করতে হবে তার বিশদ বিবরণের জন্য আর্থ ইঞ্জিন উচ্চ ভলিউম পৃষ্ঠাটি দেখুন।
মাল্টি-থ্রেডিং
আপনি সমসাময়িক অনুরোধ করতে থ্রেড ব্যবহার করতে পারেন। এই পদ্ধতিটি getPixels এবং computePixels উদাহরণ নোটবুকে প্রদর্শিত হয়।
অ্যাপাচি বিম
আপনি অনুরোধগুলি সমান্তরাল করতে Apache Beam পাইপলাইন ব্যবহার করতে পারেন। এই পাইপলাইনগুলি স্থানীয়ভাবে বা Google Dataflow কাজ হিসাবে চালানো যেতে পারে। উদাহরণের জন্য, ভালো প্রশিক্ষণের জন্য এই জিও বা এই মানুষ, প্ল্যানেট এবং এআই প্রদর্শন দেখুন। বিকল্পভাবে, অন্যান্য সমান্তরাল লাইব্রেরির মধ্যে রয়েছে Dask এবং Apache Spark ।