Earth Engine से इमेज का डेटा फ़ेच करना
Earth Engine से Google Drive, Cloud Storage या Earth Engine ऐसेट में इमेज डेटा पाने के लिए, Export का इस्तेमाल किया जा सकता है. इस टास्क को पूरी तरह से Earth Engine मैनेज करता है. अगर आपके एक्सपोर्ट जॉब में स्केलिंग से जुड़ी समस्याएं हैं (उदाहरण के लिए, एक दिन से ज़्यादा समय लगना, मेमोरी या टाइम आउट की गड़बड़ियां दिखना) या आपको Apache Beam, Spark या Dask जैसे फ़्रेमवर्क के बारे में पहले से जानकारी है, तो आपको यहां बताए गए डेटा निकालने के तरीके पसंद आ सकते हैं. इन फ़्रेमवर्क में लागू किए गए वर्कफ़्लो को, Google Cloud के टूल इस्तेमाल करके स्केल किया जा सकता है. जैसे, Dataflow या Dataproc.
खास तौर पर, इस गाइड में getPixels या computePixels का इस्तेमाल करके, इमेज डेटा के लिए मैन्युअल तरीके से अनुरोध करने के तरीके बताए गए हैं.
यहां "इमेज डेटा" का मतलब, पिक्सल वैल्यू के मल्टी-डाइमेंशनल ऐरे से है. इनमें एक जैसा स्केल और प्रोजेक्शन होता है. अनुरोध में क्षेत्र, स्केल, प्रोजेक्शन, और/या डाइमेंशन की जानकारी दी गई हो. ImageFileFormat पेज पर, आउटपुट के लिए इस्तेमाल किए जा सकने वाले फ़ॉर्मैट की सूची दी गई है. आउटपुट डेस्टिनेशन में, Cloud Storage या स्थानीय तौर पर माउंट की गई कोई डायरेक्ट्री शामिल होती है. मैन्युअल तरीके से अनुरोध करने पर, प्रोसेस थोड़ी मुश्किल हो जाती है. हालांकि, इससे बड़े वर्कलोड को मैनेज किया जा सकता है.
मौजूदा ऐसेट से इमेज डेटा पाना
Earth Engine की मौजूदा ऐसेट से इमेज डेटा पाने के लिए, getPixels का इस्तेमाल करें. ऐसेट का आईडी सीधे अनुरोध में पास किया जाता है. इसलिए, पिक्सल को निकालने से पहले, उन पर कोई कंप्यूटेशन नहीं किया जा सकता. इससे, तय किए गए इलाके, स्केल, प्रोजेक्शन, और फ़ॉर्मैट में पिक्सल का एक ब्लॉक मिलता है. यहां दिए गए उदाहरण में, getPixels का इस्तेमाल करके MODIS इमेज कलेक्शन से एनडीवीआई की टाइम सीरीज़ पाने का तरीका बताया गया है.
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कंप्यूट की गई इमेज से इमेज डेटा पाना
कंप्यूट की गई इमेज से इमेज डेटा पाने के लिए, computePixels का इस्तेमाल करें. उदाहरण के लिए, कंपोज़िट. computePixels की मदद से, expression पैरामीटर के ज़रिए कंप्यूट किया गया ee.Image ऑब्जेक्ट पास किया जाता है. यह फ़ंक्शन, तय किए गए इलाके, स्केल, प्रोजेक्शन, और फ़ॉर्मैट में कंप्यूट किए गए पिक्सल का ब्लॉक दिखाता है. यहां दिए गए उदाहरण में, बिना बादल वाले Sentinel-2 कंपोज़िट से मल्टीस्पेक्ट्रल डेटा के पैच पाने का तरीका बताया गया है.
अनुरोधों को मैन्युअल तरीके से पैरलल करना
किसी भी मकसद के लिए, कितने भी अनुरोध किए जा सकते हैं. हालांकि, बड़े वर्कफ़्लो के लिए, अनुरोधों को एक साथ प्रोसेस किया जा सकता है. एक साथ कई अनुरोध करने के लिए, आपको Earth Engine के हाई वॉल्यूम एंडपॉइंट का इस्तेमाल करना चाहिए. एक साथ कितने अनुरोध किए जा सकते हैं, यह आपके एक साथ किए जाने वाले इंटरैक्टिव अनुरोधों के कोटे से तय होता है. ज़्यादा वॉल्यूम वाले एंडपॉइंट का इस्तेमाल कब करना है, इस बारे में जानने के लिए Earth Engine का ज़्यादा वॉल्यूम वाला पेज देखें.
मल्टी-थ्रेडिंग
एक साथ कई अनुरोध करने के लिए, थ्रेड का इस्तेमाल किया जा सकता है. इस तरीके को getPixels और computePixels की उदाहरण नोटबुक में दिखाया गया है.
Apache Beam
अनुरोधों को एक साथ प्रोसेस करने के लिए, Apache Beam पाइपलाइन का इस्तेमाल किया जा सकता है. इन पाइपलाइन को स्थानीय तौर पर या Google Dataflow जॉब के तौर पर चलाया जा सकता है. उदाहरण के लिए, Geo for Good की यह ट्रेनिंग या People, Planet, और AI का यह डेमो देखें. इसके अलावा, पैरललाइज़ेशन की अन्य लाइब्रेरी में Dask और Apache Spark शामिल हैं.