En esta guía de inicio rápido, obtendrás una introducción interactiva a la visualización y el análisis de datos geoespaciales con el editor de código de Earth Engine.
Antes de comenzar
Registra o crea un proyecto de Google Cloud. Se te pedirá que completes los siguientes pasos. Si ya tienes un proyecto registrado para acceder a Earth Engine, ve a la siguiente sección.
- Selecciona el propósito del proyecto: comercial o no comercial.
- Si el propósito es no comercial, selecciona un tipo de proyecto.
- Crea un proyecto de Google Cloud nuevo o selecciona uno existente.
- Si el propósito es comercial, verifica o configura la facturación de tu proyecto.
- Confirma la información de tu proyecto.
Nota: Si no planeas conservar los recursos que creaste durante este procedimiento, crea un proyecto en lugar de seleccionar uno existente. Cuando termines estos pasos, podrás borrar el proyecto y quitar todos los recursos que le pertenezcan.
Te damos la bienvenida al editor de código
El editor de código de Earth Engine es un entorno de desarrollo interactivo basado en la Web para acceder a Earth Engine y visualizar los resultados directamente en el navegador. Proporciona herramientas para administrar secuencias de comandos, recursos y tareas de exportación, con análisis escritos en JavaScript con la biblioteca cliente de JavaScript de Earth Engine. La interfaz incluye un editor de código, una pantalla de mapa y una consola para obtener comentarios y realizar inspecciones de inmediato.

Comenzar
1. Visita code.earthengine.google.com para comenzar. Es posible que, en tu primera visita al editor de código, se te muestre una visita guiada en la que se destaquen las diferentes funciones del editor de código.
2. Navega al widget de acceso en la esquina superior derecha y asegúrate de que esté seleccionado el proyecto que configuraste para esta guía de inicio rápido. Si no es así, selecciona "Cambiar proyecto de Cloud" en el menú y sigue las indicaciones para buscarlo y seleccionarlo.
3. En las siguientes secciones, copia cada bloque de código en el panel del editor, haz clic en “Ejecutar” e inspecciona los resultados en el mapa o la consola. Cada paso se basa en los anteriores, por lo que debes agregar código de forma progresiva sin quitar los bloques anteriores.
Cómo agregar datos ráster a un mapa
1. Carga datos climáticos de un período determinado y muestra sus metadatos.
var jan2023Climate = ee.ImageCollection('ECMWF/ERA5_LAND/MONTHLY_AGGR') .filterDate('2023-01-01', '2023-02-01') .first(); print('jan2023Climate', jan2023Climate);
2. Agrega la banda de temperatura como una capa al widget de mapa con propiedades de visualización específicas.
var visParams = { bands: ['temperature_2m'], min: 229, max: 304, palette: ['#000004', '#410967', '#932567', '#f16e43', '#fcffa4'] }; Map.addLayer(jan2023Climate, visParams, 'Temperature (K)'); Map.setCenter(0, 40, 2);
Agrega datos vectoriales a un mapa
1. Crea un objeto de datos vectoriales con puntos para tres ciudades.
var cities = ee.FeatureCollection([ ee.Feature(ee.Geometry.Point(10.75, 59.91), {'city': 'Oslo'}), ee.Feature(ee.Geometry.Point(-118.24, 34.05), {'city': 'Los Angeles'}), ee.Feature(ee.Geometry.Point(103.83, 1.33), {'city': 'Singapore'}), ]); print('cities', cities);
2. Agrega las ubicaciones de las ciudades al mapa y vuelve a ejecutar la secuencia de comandos para mostrarlas.
Map.addLayer(cities, null, 'Cities');
Extrae datos y crea gráficos
1. Extrae los datos climáticos de las tres ciudades. Los resultados se agregan a la FeatureCollection de entrada.
var cityClimates = jan2023Climate.reduceRegions(cities, ee.Reducer.first()); print('cityClimates', cityClimates);
2. Grafica la temperatura de las ciudades como un gráfico de barras.
var chart = ui.Chart.feature.byFeature(cityClimates, 'city', 'temperature_2m') .setChartType('ColumnChart') .setOptions({ title: 'January 2023 temperature for selected cities', hAxis: {title: 'City'}, vAxis: {title: 'Temperature (K)'}, legend: {position: 'none'} }); print(chart);
¿Qué sigue?
- Obtén más información sobre las funciones del editor de código.
- Obtén información para analizar datos con los objetos y métodos de Earth Engine.
- Obtén información sobre los entornos de procesamiento de Earth Engine.
- Obtén información sobre las funciones de aprendizaje automático de Earth Engine.
- Obtén información para exportar los resultados de tu procesamiento a BigQuery.