מקבל נתוני תמונות מ-Earth Engine
כדי להעביר נתוני תמונות מ-Earth Engine אל Google Drive, אל Cloud Storage או אל נכס ב-Earth Engine, אפשר להשתמש ב-Export והמשימה תטופל במלואה על ידי Earth Engine. אם במשימות הייצוא שלכם יש בעיות התאמה לעומס (למשל, נמשכות יותר מיום, מחזירות שגיאות זיכרון או שגיאות זמן קצוב לתפוגה) או שאתם כבר מכירים מסגרות כמו Apache Beam, Spark או Dask, יכול להיות שתעדיפו את השיטות לחילוץ נתונים שמתוארות כאן. אפשר לשנות את קנה המידה של תהליכי עבודה שמיושמים במסגרות האלה באמצעות כלים של Google Cloud, כמו Dataflow או Dataproc.
באופן ספציפי, המדריך הזה מתאר שיטות לשליחה ידנית של בקשות לנתוני תמונות באמצעות getPixels או computePixels.
כאן, "נתוני תמונה" פירושם מערכים רב-ממדיים של ערכי פיקסלים עם קנה מידה והיטל עקביים. האזור, קנה המידה, ההיטל או המימדים מצוינים בבקשה. בדף ImageFileFormat מפורטים פורמטים אפשריים של פלט. יעדי הפלט כוללים את Cloud Storage או כל ספרייה שנטענה באופן מקומי. בקשות ידניות מוסיפות מורכבות, אבל אפשר להרחיב אותן לעומסי עבודה גדולים יותר.
מתבצעת קבלת נתוני תמונות מנכסים קיימים
משתמשים ב-getPixels כדי לקבל נתוני תמונות מנכסים קיימים של Earth Engine. אתם מעבירים את מזהה הנכס ישירות לבקשה, כך שאי אפשר לבצע חישוב על הפיקסלים לפני החילוץ שלהם. מוחזר בלוק של פיקסלים באזור, בקנה המידה, בהיטל ובפורמט שצוינו. בדוגמה הבאה מוצגת קבלת סדרת זמנים של NDVI מאוסף תמונות MODIS באמצעות getPixels.
הפעלה ב-Google Colab
הצגת קוד המקור ב-GitHub
קבלת נתוני תמונה מתמונות מחושבות
אפשר להשתמש ב-computePixels כדי לקבל נתוני תמונה מתמונה מחושבת, למשל תמונה מורכבת. ב-computePixels, מעבירים אובייקט ee.Image מחושב דרך הפרמטר expression. מוחזר בלוק של פיקסלים מחושבים באזור, בקנה המידה, בהיטל ובפורמט שצוינו. בדוגמה הבאה אפשר לראות איך מקבלים מקטעים של נתונים מולטי-ספקטרליים מתמונה משולבת של Sentinel-2 ללא עננים.
הפעלה ידנית של בקשות במקביל
אפשר לשלוח בקשות לכל מטרה ובכל נפח, אבל יכול להיות שתרצו לשלוח בקשות במקביל לתהליכי עבודה גדולים יותר. כדי לשלוח הרבה בקשות כאלה במקביל, צריך להשתמש בנקודת הקצה של Earth Engine לנפח גבוה. מספר הבקשות המקבילות שאפשר לשלוח נקבע לפי מכסת הבקשות האינטראקטיביות בו-זמנית. בדף של Earth Engine לנפח גבוה מוסבר מתי להשתמש בנקודת הקצה לנפח גבוה.
Multi-threading
אתם יכולים להשתמש בשרשורים כדי לשלוח בקשות בו-זמנית. הגישה הזו מודגמת בתיקיות ה-Notebook לדוגמה getPixels ו-computePixels.
Apache Beam
אפשר להשתמש בצינורות עיבוד נתונים של Apache Beam כדי להפעיל בקשות במקביל. אפשר להריץ את צינורות עיבוד הנתונים האלה באופן מקומי או כמשימות של Google Dataflow. דוגמאות אפשר לראות בהדרכה הזו של Geo for Good או בהדגמה הזו של People, Planet and AI. לחלופין, ספריות מקבילות אחרות כוללות את Dask ו-Apache Spark.