הודעה: כל הפרויקטים הלא מסחריים שנרשמו לשימוש ב-Earth Engine לפני 15 באפריל 2025 חייבים לעבור אימות של הזכאות לשימוש לא מסחרי כדי לשמור על הגישה ל-Earth Engine.

דף זה תורגם על ידי Cloud Translation API.

ייצוא תמונות

אפשר לייצא תמונות מ-Earth Engine בפורמט GeoTIFF או בפורמט TFRecord. אפשרויות נוספות להגדרת הפלט מפורטות בקטע פרמטרים של הגדרה.

דוגמה להגדרה

קודם מגדירים את נתוני התמונה שייוצאו:

Code Editor‏ (JavaScript)

// Load a landsat image and select three bands.
var landsat = ee.Image('LANDSAT/LC08/C02/T1_TOA/LC08_123032_20140515')
  .select(['B4', 'B3', 'B2']);

// Create a geometry representing an export region.
var geometry = ee.Geometry.Rectangle([116.2621, 39.8412, 116.4849, 40.01236]);

הגדרת Python

בדף סביבת Python מפורט מידע על Python API ועל השימוש ב-geemap לפיתוח אינטראקטיבי.

import ee
import geemap.core as geemap

Colab (Python)

# Load a landsat image and select three bands.
landsat = ee.Image('LANDSAT/LC08/C02/T1_TOA/LC08_123032_20140515').select(
    ['B4', 'B3', 'B2']
)

# Create a geometry representing an export region.
geometry = ee.Geometry.Rectangle([116.2621, 39.8412, 116.4849, 40.01236])

בשלב הבא מגדירים את הפרמטרים של התחזית שישמשו בייצוא הבא. אנחנו משתמשים בפרמטר crs כדי לציין את מערכת הקואורדינטות, ובפרמטר crsTransform כדי לציין במדויק את רשת הפיקסלים. הפרמטר crsTransform הוא רשימה של פרמטרים ממטריצה של טרנספורמציה אפינית בסדר שורה-ראשי [xScale, xShearing, xTranslation, yShearing, yScale, yTranslation]. המקור של תמונה מוגדר על ידי הערכים xTranslation ו-yTranslation, וגודל התמונה בפיקסלים מוגדר על ידי הערכים xScale ו-yScale. דוגמאות למטריצות אליפטיות

Code Editor‏ (JavaScript)

// Retrieve the projection information from a band of the original image.
// Call getInfo() on the projection to request a client-side object containing
// the crs and transform information needed for the client-side Export function.
var projection = landsat.select('B2').projection().getInfo();

הגדרת Python

בדף סביבת Python מפורט מידע על Python API ועל השימוש ב-geemap לפיתוח אינטראקטיבי.

import ee
import geemap.core as geemap

Colab (Python)

# Retrieve the projection information from a band of the original image.
# Call getInfo() on the projection to request a client-side object containing
# the crs and transform information needed for the client-side Export function.
projection = landsat.select('B2').projection().getInfo()

ההגדרה `scale`

כקיצור דרך, אפשר לציין פרמטר scale ומערכת Earth Engine תחשב בשבילכם את הפרמטר crsTransform. עם זאת, הגדרת קנה המידה של תמונה לא מציינת את מקור התצוגה, ויכול להיות שהתמונה תזוז ביחס לתמונה אחרת באותו גודל פיקסלים.

הסיבה לשינוי הפוטנציאלי היא שהפרמטר scale משמש לאכלוס הערכים xScale ו-yScale של crsTransform, אבל הערכים xTranslation ו-yTranslation מחושבים כך שאם מחלקים אותם בערכי xScale ו-yScale התואמים, השארית תהיה אפס. הפרמטרים האלה מציינים רשת פיקסלים שבה מקור התצוגה הוא בפינה של פיקסל. המוסכמה הזו שונה מהפרמטרים של התרגום שבהם משתמשים חלק מספקי הנתונים, שמשתמשים ברשתות עם סטייה ממקור התצוגה. לדוגמה, בתמונות Landsat שסופקו על ידי USGS נעשה שימוש בפרמטרים של תרגום עם סטייה של חצי פיקסל ממקור התצוגה (סטייה של 15 מ' בתחומים של 30 מ'), ואילו בתמונות Sentinel-2 שסופקו על ידי ESA נעשה שימוש בפרמטרים של תרגום שמותאמים למקור התצוגה. אם הערך של crsTransform שצוין בייצוא לא תואם לערך של crsTransform בתמונה המקורית, הפיקסלים של הפלט יילקחו מחדש (באמצעות 'שכנה קרובה ביותר' כברירת מחדל), וכתוצאה מכך התמונה המתקבלת תזוז ביחס לתמונה המקורית.

לסיכום, אם אתם צריכים להתאים את הפיקסלים של התמונה המיוצאת לתמונה ספציפית, הקפידו להשתמש בפרמטרים crs ו-crsTransform כדי לשלוט באופן מלא בתצוגה של התמונה.

ל-Drive

כדי לייצא תמונה לחשבון Drive, משתמשים ב-Export.image.toDrive(). לדוגמה, כדי לייצא חלקים מתמונה של Landsat, מגדירים אזור לייצוא ומפעילים את Export.image.toDrive():

Code Editor‏ (JavaScript)

// Export the image, specifying the CRS, transform, and region.
Export.image.toDrive({
  image: landsat,
  description: 'imageToDriveExample_transform',
  crs: projection.crs,
  crsTransform: projection.transform,
  region: geometry
});

הגדרת Python

בדף סביבת Python מפורט מידע על Python API ועל השימוש ב-geemap לפיתוח אינטראקטיבי.

import ee
import geemap.core as geemap

Colab (Python)

# Export the image, specifying the CRS, transform, and region.
task = ee.batch.Export.image.toDrive(
    image=landsat,
    description='imageToDriveExample_transform',
    crs=projection['crs'],
    crsTransform=projection['transform'],
    region=geometry,
)
task.start()

כשמריצים את הקוד הזה, נוצרת משימה של ייצוא בכרטיסייה Tasks (משימות) של Code Editor. לוחצים על הלחצן הפעלה לצד המשימה כדי להפעיל אותה. (מידע נוסף על מנהל המשימות זמין בקטע 'עורך הקוד'). התמונה תיווצר בחשבון Drive שלכם עם fileFormat שצוין.

ל-Cloud Storage

כדי לייצא תמונה לקטגוריה של Google Cloud Storage, משתמשים ב-Export.image.toCloudStorage(). כדי לייצא את התמונה של Landsat מהדוגמה הקודמת ל-Cloud Storage במקום ל-Drive, משתמשים בקוד:

Code Editor‏ (JavaScript)

// Export the image to Cloud Storage.
Export.image.toCloudStorage({
  image: landsat,
  description: 'imageToCloudExample',
  bucket: 'your-bucket-name',
  fileNamePrefix: 'exampleExport',
  crs: projection.crs,
  crsTransform: projection.transform,
  region: geometry
});

הגדרת Python

בדף סביבת Python מפורט מידע על Python API ועל השימוש ב-geemap לפיתוח אינטראקטיבי.

import ee
import geemap.core as geemap

Colab (Python)

# Export the image to Cloud Storage.
task = ee.batch.Export.image.toCloudStorage(
    image=landsat,
    description='imageToCloudExample',
    bucket='your-bucket-name',
    fileNamePrefix='exampleExport',
    crs=projection['crs'],
    crsTransform=projection['transform'],
    region=geometry,
)
task.start()

כמו בייצוא ל-Drive, מתחילים את הייצוא מהכרטיסייה משימות. המיקום של הקטגוריה ב-Cloud Storage יכול להשפיע על הביצועים ועל עלויות האחסון. מידע נוסף זמין בשאלות הנפוצות בנושא שיקולים לגבי מיקום.

לנכס

כדי לייצא תמונה לנכס בתיקיית הנכסים של Earth Engine, משתמשים ב-Export.image.toAsset(). כדי לנהל את הנכסים ב-Earth Engine או לבדוק כמה ממכסת האחסון שלכם נמצאת בשימוש, אתם יכולים להשתמש במנהל הנכסים. הדוגמה הבאה ממחישה ייצוא של חלקים מתמונה של Landsat באמצעות מדיניות פירמידה שונה לאותה פס. מדיניות הפירמידה מציינת איך מערכת Earth Engine מחשבת גרסאות ברזולוציה נמוכה יותר של הנכס. במסמך בנושא שינוי רזולוציה מוסבר איך Earth Engine מטפל בכמה רזולוציות.

Code Editor‏ (JavaScript)

// Get band 4 from the Landsat image, copy it.
var band4 = landsat.select('B4').rename('b4_mean')
  .addBands(landsat.select('B4').rename('b4_sample'))
  .addBands(landsat.select('B4').rename('b4_max'));

// Export the image to an Earth Engine asset.
Export.image.toAsset({
  image: band4,
  description: 'imageToAssetExample',
  assetId: 'exampleExport',
  crs: projection.crs,
  crsTransform: projection.transform,
  region: geometry,
  pyramidingPolicy: {
    'b4_mean': 'mean',
    'b4_sample': 'sample',
    'b4_max': 'max'
  }
});

הגדרת Python

בדף סביבת Python מפורט מידע על Python API ועל השימוש ב-geemap לפיתוח אינטראקטיבי.

import ee
import geemap.core as geemap

Colab (Python)

# Get band 4 from the Landsat image, copy it.
band_4 = (
    landsat.select('B4')
    .rename('b4_mean')
    .addBands(landsat.select('B4').rename('b4_sample'))
    .addBands(landsat.select('B4').rename('b4_max'))
)

# Export the image to an Earth Engine asset.
task = ee.batch.Export.image.toAsset(
    image=band_4,
    description='imageToAssetExample',
    assetId='projects/your-project/assets/exampleExport',
    crs=projection['crs'],
    crsTransform=projection['transform'],
    region=geometry,
    pyramidingPolicy={
        'b4_mean': 'mean',
        'b4_sample': 'sample',
        'b4_max': 'max',
    },
)
task.start()

אפשר לספק מדיניות ברירת מחדל של פירמידה לכל תחום שלא צוין במפורש באמצעות המפתח '.default'. אפשר גם להעביר רק את המפתח '.default'. לדוגמה, כדי להגדיר כברירת מחדל את כל הלהקות למדיניות 'sample' של פירמידה, משתמשים ב-{'.default': 'sample'}.

פרמטרים של הגדרות

שימו לב שמילון פרמטרים ההגדרה שמועברים אל Export.image כולל את scale (במטרים) ואת אזור הייצוא כ-ee.Geometry. התמונה שיוצאו תכסה את האזור שצוין בפיקסלים בקנה המידה שצוין. אם לא מציינים זאת במפורש, מערכת CRS של הפלט תיבחר מהרצועה הראשונה של התמונה שמייצאים.

אפשר גם לציין את הערכים של dimensions, ‏ crs ו/או crsTransform של התמונה המיוצאת. מידע נוסף על crs ו-crsTransform זמין במילון. לדוגמה, כדי לקבל בלוק של פיקסלים שמיושר בדיוק למקור נתונים אחר, מציינים את הערכים dimensions, ‏ crs ו-crsTransform. כדי לקבל בלוק של פיקסלים בגודל מוגדר מראש (למשל תמונה ממוזערת בגודל 256x256) שמכסה אזור, מציינים את הערכים dimensions ו-region.

אפשר לציין את פורמט הפלט של התמונה (אם היעד הוא לא toAsset()) באמצעות הפרמטר fileFormat ('GeoTIFF' כברירת מחדל).

הפרמטר `formatOptions`

אפשרויות הגדרה אחרות מוגדרות באמצעות הפרמטר formatOptions, שהוא אמור להיות מילון עם מפתחות של אפשרויות פורמט אחרות, ספציפיות לכל fileFormat, כפי שמתואר בהמשך.

GeoTIFF

GeoTIFF מותאם לענן

כדי לייצא קובץ GeoTIFF מותאם לענן, מעבירים ל-formatOptions ליטרל של JavaScript שבו המפתח cloudOptimized מוגדר ל-true. בהמשך לדוגמה הקודמת:

Code Editor‏ (JavaScript)

// Export a cloud-optimized GeoTIFF.
Export.image.toDrive({
  image: landsat,
  description: 'imageToCOGeoTiffExample',
  crs: projection.crs,
  crsTransform: projection.transform,
  region: geometry,
  fileFormat: 'GeoTIFF',
  formatOptions: {
    cloudOptimized: true
  }
});

הגדרת Python

בדף סביבת Python מפורט מידע על Python API ועל השימוש ב-geemap לפיתוח אינטראקטיבי.

import ee
import geemap.core as geemap

Colab (Python)

# Export a cloud-optimized GeoTIFF.
task = ee.batch.Export.image.toDrive(
    image=landsat,
    description='imageToCOGeoTiffExample',
    crs=projection['crs'],
    crsTransform=projection['transform'],
    region=geometry,
    fileFormat='GeoTIFF',
    formatOptions={'cloudOptimized': True},
)
task.start()

אפשר לטעון מחדש קובצי GeoTIFF שעברו אופטימיזציה לענן מ-Cloud Storage לקובץ Image. פרטים נוספים זמינים במסמכי הסקירה הכללית של Image.

Nodata

מציינים את ערך nodata של GeoTIFF באמצעות המפתח noData בתוך הפרמטר formatOptions. לדוגמה:

Code Editor‏ (JavaScript)

// Set a nodata value and replace masked pixels around the image edge with it.
var noDataVal = -9999;
landsat = landsat.unmask(noDataVal);

Export.image.toDrive({
  image: landsat,
  description: 'imageNoDataExample',
  crs: projection.crs,
  scale: 2000,  // large scale for minimal demo
  region: landsat.geometry(),  // full image bounds
  fileFormat: 'GeoTIFF',
  formatOptions: {
    noData: noDataVal,
  }
});

הגדרת Python

בדף סביבת Python מפורט מידע על Python API ועל השימוש ב-geemap לפיתוח אינטראקטיבי.

import ee
import geemap.core as geemap

Colab (Python)

# Set a nodata value and replace masked pixels around the image edge with it.
no_data_val = -9999
landsat = landsat.unmask(no_data_val)

task = ee.batch.Export.image.toDrive(
    image=landsat,
    description='imageNoDataExample',
    crs=projection['crs'],
    scale=2000,  # large scale for minimal demo
    region=landsat.geometry(),  # full image bounds
    fileFormat='GeoTIFF',
    formatOptions={'noData': no_data_val},
)
task.start()

הערך של nodata צריך להיות בטווח החוקי של PixelType של התמונה. אפשר לבדוק את הערך של PixelType על ידי הדפסת המטא-נתונים של התמונה ובדיקה של המאפיין data_type של הפס הראשון. אפשר גם להגדיר את הערך של PixelType בתמונה על ידי הטמעת הנתונים לסוג ספציפי באמצעות שיטות התמונה toShort() או toInt(), לדוגמה.

TFRecord

אפשר לעיין בדף פורמט הנתונים של TFRecord.

`maxPixels`

הפרמטר maxPixels נועד למנוע יצירה לא מכוונת של פעולות ייצוא גדולות מאוד. אם ערך ברירת המחדל נמוך מדי לתמונה היעד, אפשר להגדיל את maxPixels. לדוגמה:

Export.image.toDrive({
  image: landsat,
  description: 'maxPixelsExample',
  crs: projection.crs,
  crsTransform: projection.transform,
  region: geometry,
  maxPixels: 1e9
});

ייצוא קבצים גדולים

אם קובץ הפלט גדול, הוא ייצא כמספר קבצים. אם אתם מייצאים לקובצי GeoTIFF, התמונה תפוצל לריבועים. שם הקובץ של כל משבצת יהיה בפורמט baseFilename-yMin-xMin, כאשר xMin ו-yMin הם הקואורדינטות של כל משבצת בתוך תיבת הגבול הכוללת של התמונה המיוצאת.

אם מייצאים ל-TFRecord, הקבצים יתווספו ב--00000,‏-00001,… -0000N עבור N+1 קבצים. חשוב לשמור על הסדר הזה אם אתם מתכוונים לבצע הסקה על הקבצים ולהעלות את התחזיות חזרה ל-Earth Engine כתמונה. פרטים נוספים זמינים במאמר העלאת תמונות כקובצי TFRecord.