Earth Engine से इमेज का डेटा पाना
Earth Engine से इमेज डेटा को Google Drive, Cloud Storage या Earth Engine ऐसेट में पाने के लिए, आपके पास Export का इस्तेमाल करने का विकल्प है. साथ ही, यह काम पूरी तरह से Earth Engine के ज़रिए मैनेज किया जाता है. अगर आपके एक्सपोर्ट जॉब में स्केलिंग से जुड़ी समस्याएं हैं (उदाहरण के लिए,
एक दिन से ज़्यादा समय लगना, मेमोरी या टाइम आउट से जुड़ी गड़बड़ियां दिखना) या आप पहले से ही Apache Beam,
Spark या Dask जैसे फ़्रेमवर्क के बारे में जानते हैं, तो
यहां बताए गए डेटा निकालने के तरीकों का इस्तेमाल किया जा सकता है. इन फ़्रेमवर्क में लागू किए गए वर्कफ़्लो को, Dataflow या Dataproc जैसे Google Cloud टूल का इस्तेमाल करके स्केल किया जा सकता है.
खास तौर पर, इस गाइड में मैन्युअल तरीके से अनुरोध करने के तरीकों के बारे में बताया गया है. जैसे, getPixels या computePixels का इस्तेमाल करके, इमेज डेटा के लिए अनुरोध करना.
यहां, "इमेज डेटा" का मतलब, पिक्सल वैल्यू के कई डाइमेंशन वाले ऐरे से है. इनमें एक जैसा स्केल और प्रोजेक्शन होता है. अनुरोध में क्षेत्र, स्केल, प्रोजेक्शन, और/या डाइमेंशन की जानकारी दी जाती है. ImageFileFormat पेज पर, आउटपुट के संभावित फ़ॉर्मैट की सूची दी गई है. आउटपुट डेस्टिनेशन में Cloud Storage या लोकल तौर पर माउंट की गई कोई भी डायरेक्ट्री शामिल होती है. मैन्युअल अनुरोधों को प्रोसेस करना मुश्किल होता है. हालांकि, इनकी मदद से ज़्यादा वर्कफ़्लो को मैनेज किया जा सकता है.
मौजूदा ऐसेट से इमेज का डेटा पाना
मौजूदा Earth Engine ऐसेट से इमेज डेटा पाने के लिए, getPixels
का इस्तेमाल करें. एसेट आईडी को सीधे अनुरोध में पास किया जाता है, ताकि पिक्सल को निकालने से पहले उन पर कोई कैलकुलेशन न किया जा सके. तय किए गए क्षेत्र, स्केल, प्रोजेक्शन
और फ़ॉर्मैट में पिक्सल का एक ब्लॉक दिखाया जाता है. इस उदाहरण में, getPixels का इस्तेमाल करके MODIS इमेज कलेक्शन से एनडीवीआई की टाइम सीरीज़ पाने का तरीका बताया गया है.
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कैलकुलेट की गई इमेज से इमेज डेटा पाना
कंप्यूट की गई इमेज से इमेज डेटा पाने के लिए, computePixels
का इस्तेमाल करें. जैसे, कंपोजिट इमेज. computePixels की मदद से, expression पैरामीटर के ज़रिए कैलकुलेट किया गया ee.Image ऑब्जेक्ट पास किया जाता है. तय किए गए क्षेत्र, स्केल, प्रोजेक्शन, और
फ़ॉर्मैट में, कैलकुलेट किए गए पिक्सल का ब्लॉक दिखाया जाता है. नीचे दिए गए उदाहरण में, क्लाउड-फ़्री Sentinel-2 कंपोजिट से
कई स्पेक्ट्रम वाले डेटा के पैच पाने का तरीका बताया गया है.
अनुरोधों को मैन्युअल तरीके से एक साथ लोड करना
किसी भी मकसद के लिए, जितने चाहें उतने अनुरोध किए जा सकते हैं. हालांकि, बड़े वर्कफ़्लो के लिए, अनुरोधों को एक साथ करने का विकल्प चुना जा सकता है. एक साथ कई अनुरोध करने के लिए, आपको Earth Engine के ज़्यादा वॉल्यूम वाले एंडपॉइंट का इस्तेमाल करना चाहिए. एक साथ किए जाने वाले अनुरोधों की संख्या, एक साथ किए जाने वाले इंटरैक्टिव अनुरोध के कोटा से तय होती 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-थ्रेड
एक साथ कई अनुरोध करने के लिए, थ्रेड का इस्तेमाल किया जा सकता है. इस तरीके को
getPixels और computePixels उदाहरण वाली 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 लोगों, ग्रह, और एआई के बारे में यह डेमो देखें. इसके अलावा, पैरलल प्रोसेसिंग वाली अन्य लाइब्रेरी में Dask और Apache Spark शामिल हैं.