Earth Engine'den görüntü verileri alınıyor
Earth Engine'den Google Drive, Cloud Storage veya bir Earth Engine öğesine görüntü verileri almak için Export işlevini kullanabilirsiniz. Bu işlem tamamen Earth Engine tarafından gerçekleştirilir. Dışa aktarma işlerinizde ölçeklendirme sorunları varsa (ör. bir günden uzun sürüyorsa, bellek veya zaman aşımı hataları döndürüyorsa) ya da Apache Beam, Spark veya Dask gibi bir çerçeveye zaten aşinaysanız burada açıklanan veri ayıklama yöntemlerini tercih edebilirsiniz. Bu çerçevelerde uygulanan iş akışları, Dataflow veya Dataproc gibi Google Cloud araçları kullanılarak ölçeklendirilebilir.
Bu kılavuzda, getPixels veya computePixels kullanarak resim verileri için manuel olarak istek gönderme yöntemleri açıklanmaktadır.
Burada "görüntü verileri", tutarlı ölçek ve projeksiyona sahip piksel değerlerinin çok boyutlu dizilerini ifade eder. Bölge, ölçek, projeksiyon ve/veya boyutlar istekte belirtilir. ImageFileFormat sayfasında olası çıkış biçimleri listelenir. Çıkış hedefleri arasında Cloud Storage veya yerel olarak bağlanmış herhangi bir dizin bulunur. Manuel istekler karmaşıklığı artırır ancak daha büyük iş yüklerine ölçeklenebilir.
Mevcut öğelerden resim verileri alınıyor
Mevcut Earth Engine öğelerinden görüntü verileri almak için getPixels kullanın. Öğe kimliğini doğrudan isteğe ilettiğiniz için pikselleri ayıklamadan önce bunlar üzerinde herhangi bir hesaplama yapamazsınız. Belirtilen bölge, ölçek, projeksiyon ve biçimdeki bir piksel bloğu döndürülür. Aşağıdaki örnekte, getPixels kullanılarak bir MODIS görüntü koleksiyonundan NDVI zaman serisinin nasıl alınacağı gösterilmektedir.
Google Colab'de çalıştır
Kaynağı GitHub'da görüntüle
Hesaplanan görüntülerden görüntü verileri alma
Hesaplanan bir görüntüden (ör. bileşik görüntü) görüntü verileri almak için computePixels kullanın. computePixels ile, hesaplanan bir ee.Image nesnesini expression parametresi aracılığıyla iletirsiniz. Belirtilen bölge, ölçek, projeksiyon ve biçimde hesaplanan piksellerden oluşan bir blok döndürülür. Aşağıdaki örnekte, bulutsuz bir Sentinel-2 bileşiminden çok bantlı veri parçalarının nasıl alınacağı gösterilmektedir.
İsteklerin manuel olarak paralel hale getirilmesi
Herhangi bir amaçla istediğiniz sayıda istekte bulunabilirsiniz ancak daha büyük iş akışları için istekleri paralel hale getirmek isteyebilirsiniz. Bu tür istekleri paralel olarak göndermek için Earth Engine yüksek hacimli uç noktasını kullanmanız gerekir. Gönderebileceğiniz paralel isteklerin sayısı, eşzamanlı etkileşimli istek kotanız tarafından belirlenir. Yüksek hacimli uç noktanın ne zaman kullanılacağıyla ilgili ayrıntılar için Earth Engine yüksek hacim sayfasını inceleyin.
Çok iş parçacıklı
Eşzamanlı istekler göndermek için ileti dizilerini kullanabilirsiniz. Bu yaklaşım, getPixels ve computePixels örnek not defterlerinde gösterilmiştir.
Apache Beam
İstekleri paralel hale getirmek için Apache Beam ardışık düzenlerini kullanabilirsiniz. Bu ardışık düzenler yerel olarak veya Google Dataflow işleri olarak çalıştırılabilir. Örnekler için bu Geo for Good eğitimine veya bu İnsanlar, Gezegen ve Yapay Zeka tanıtımına bakın. Alternatif olarak, diğer paralelleştirme kitaplıkları arasında Dask ve Apache Spark yer alır.