إشعار: يجب
إثبات أهلية جميع المشاريع غير التجارية المسجّلة لاستخدام Earth Engine قبل
15 أبريل 2025 من أجل الحفاظ على إمكانية الوصول إلى Earth Engine.
Concepts
تنظيم صفحاتك في مجموعات
يمكنك حفظ المحتوى وتصنيفه حسب إعداداتك المفضّلة.
توفّر واجهة برمجة التطبيقات هذه إمكانية وصول بسيطة وموحّدة إلى مجموعة كبيرة من بيانات الصور الجغرافية المكانية. نعني بالجغرافية المكانية أنّ البيانات مرتبطة بمواقع جغرافية على سطح الأرض. نعني ببيانات الصور البيانات المنظَّمة كشبكة موحّدة من قيم البكسل، تمامًا مثل الصورة التقليدية.
المثال الأكثر شيوعًا لهذا النوع من البيانات هو صور الأقمار الصناعية، وهي تشبه إلى حد كبير الصور التي اعتاد المستخدمون رؤيتها في "خرائط Google" وEarth. ومع ذلك، تتضمّن العديد من مجموعات البيانات الأخرى البنية نفسها، بما في ذلك على سبيل المثال مجموعات بيانات الطقس والمناخ المستندة إلى شبكة، ومجموعات بيانات التضاريس والغطاء الأرضي، ومجموعات بيانات الكثافة السكانية.
المصادقة
تستخدم واجهة برمجة التطبيقات Earth Engine بروتوكول OAuth 2.0 للمصادقة والتفويض. تتوفّر مكتبات ملائمة لاستخدام OAuth 2.0 لإصدار طلبات إلى واجهة برمجة التطبيقات بلغات متعددة. إذا لم يسبق لك استخدام بروتوكول OAuth 2.0 للوصول إلى Google APIs، ننصحك بالاطّلاع على المستندات حول استخدام بروتوكول OAuth 2.0 للوصول إلى Google APIs.
تستخدم واجهة برمجة التطبيقات هذه نطاق https://www.googleapis.com/auth/earthengine.readonly Earth Engine OAuth 2.0. إذا كنت بصدد ضبط بيانات اعتماد حساب الخدمة بنفسك، عليك طلب هذا النطاق بشكلٍ صريح. إذا كنت تستخدم بيانات اعتماد التطبيق التلقائية المتوفّرة في مثيلات الأجهزة الافتراضية في Compute Engine، عليك ضبط مثيل الجهاز الافتراضي لطلب هذا النطاق.
مواد العرض
في صميم نموذج بيانات Earth Engine، هناك بنية شبيهة بنظام الملفات للعناصر. هناك ثلاثة أنواع أساسية من مواد العرض، موضّحة بالتفصيل أدناه: يتم تخزين بيانات الصور النقطية الجغرافية المكانية نفسها في صور، ويمكن تجميع الصور في مجموعات كبيرة، ويتم تنظيم الصور والمجموعات بشكل أكبر في تسلسل هرمي من المجلدات.
على سبيل المثال، يصف المسار التالي صورة Landsat معيّنة:
LANDSAT/LC8_L1T/LC81180562013193LGN00
في هذا المثال، LANDSAT هو مجلد ذو مستوى أعلى يحتوي على جميع بيانات Landsat، ويحدّد LC8_L1T مجموعة معيّنة من صور Landsat 8 التي تمّت معايرتها وتصحيحها جغرافيًا، ويحدّد LC81180562013193LGN00 صورة معيّنة ضمن تلك المجموعة. قد تحتوي مسارات مواد العرض على أحرف وأرقام وشرطات سفلية وواصلات، مفصولة بشرطات مائلة.
تحتوي كل صورة على بيانات وصفية تسهّل تحديد البيانات التي تهمّك. تشمل عادةً خصائص بيانات التعريف لكل صورة ما يلي:
- تمثّل هذه السمة شكل الصورة، مثل المدى المكاني لصورة القمر الصناعي أو مجموعة بيانات التضاريس.
- الطابع الزمني للصورة، مثل وقت الحصول على صورة القمر الصناعي، أو اليوم أو الشهر في مجموعة بيانات نموذج مناخي
- سمات عشوائية على شكل مفتاح/قيمة، مثل النسبة المئوية المُقدَّرة لتغطية السحب في صورة القمر الصناعي Landsat
وحدات البكسل وعمليات إسقاط الخرائط
في Earth Engine، تتألف كل صورة من نطاق واحد أو أكثر من البيانات. قد تتوافق هذه النطاقات مع النطاقات الحمراء والخضراء والزرقاء في صورة عادية من صور الأقمار الصناعية بنظام RGB، أو قد تتوافق مع شيء مختلف تمامًا، مثل درجة الحرارة وهطول الأمطار في مجموعة بيانات الطقس. تحتوي وحدات البكسل في كل نطاق على نوع بيانات معيّن، مثل uint8 أو float32.
تتوافق وحدات البكسل في شبكة وحدات البكسل مع نقاط على سطح الأرض من خلال دالة رياضية تُعرف باسم إسقاط الخريطة. تتضمّن هذه العلاقة عادةً عنصرَين. أولاً، يحدّد نظام الإسناد المكاني (CRS) إحداثيات ثنائية الأبعاد تمثّل نقاطًا على سطح الأرض المنحني. تتضمّن أنظمة المراجع الإحداثية المختلفة خصائص مختلفة تجعلها مناسبة للاستخدام مع أنواع مختلفة من البيانات في تطبيقات مختلفة. يتم عادةً تحديد أنظمة الإسناد المكاني باستخدام رموز تعريفية معيارية، ومن الأمثلة الشائعة على ذلك إحداثيات المستطيل المتساوي وMercator على الويب وUTM.
عادةً ما تكون إحداثيات البكسل مرتبطة بنظام المرجع المكاني للإحداثيات من خلال تحويل تشابهي يتحكّم في المقياس المادي وأصل شبكة البكسل. في Earth Engine، نخزّن هرمًا من البيانات لكل صورة: يحتوي المستوى الأساسي من الهرم على البيانات الأصلية بدقتها الأصلية، وتخزّن المستويات الأعلى من الهرم بيانات نظرة عامة بدقة منخفضة. يتم وصف هذه المستويات من الهرم من خلال تحويلات تشابهية تختلف مقاييسها بعوامل متتالية من اثنين.
المجموعات والمجلدات
غالبًا ما تأتي الصور في مجموعات كبيرة من البيانات، مثل مجموعة من جميع الصور التي تم الحصول عليها بواسطة قمر صناعي معيّن، أو مجموعة من تقديرات درجة الحرارة العالمية بمرور الوقت. تنشئ Earth Engine فهارس للبيانات الوصفية تتيح لك فلترة الصور في المجموعات أو الاستعلام عنها استنادًا إلى بياناتها الوصفية، بما في ذلك الفلترة حسب الموقع الجغرافي والوقت. عادةً، تتضمّن جميع الصور ضمن مجموعة واحدة البنية نفسها، أي النطاقات نفسها وخصائص البيانات الوصفية نفسها.
يتم تنظيم الصور والمجموعات في تسلسل هرمي من المجلدات. المجلد يشبه إلى حد كبير المجلد العادي أو الدليل في نظام الملفات التقليدي: فهو عبارة عن حاوية بسيطة لأصول أخرى، أي للصور والمجموعات والمجلدات الأخرى. لا تحتوي المجموعات على كل الصور، فقد تتألف بعض مجموعات البيانات، مثل نموذج تضاريس عالمي معيّن، من صورة واحدة فقط. على أي حال، يتم تحديد كل مادة عرض بشكل فريد من خلال مسار معيّن يحدّد موقعها في فهرس بيانات Earth Engine.
إنّ محتوى هذه الصفحة مرخّص بموجب ترخيص Creative Commons Attribution 4.0 ما لم يُنصّ على خلاف ذلك، ونماذج الرموز مرخّصة بموجب ترخيص Apache 2.0. للاطّلاع على التفاصيل، يُرجى مراجعة سياسات موقع Google Developers. إنّ Java هي علامة تجارية مسجَّلة لشركة Oracle و/أو شركائها التابعين.
تاريخ التعديل الأخير: 2025-07-26 (حسب التوقيت العالمي المتفَّق عليه)
[null,null,["تاريخ التعديل الأخير: 2025-07-26 (حسب التوقيت العالمي المتفَّق عليه)"],[[["\u003cp\u003eThis API provides access to a wide variety of geospatial image data, including satellite imagery and gridded datasets like weather, climate, terrain, and population density.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eEarth Engine uses OAuth 2.0 for authentication, requiring the \u003ccode\u003ehttps://www.googleapis.com/auth/earthengine.readonly\u003c/code\u003e scope.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eEarth Engine data is organized as assets, including images, collections, and folders, with images containing bands of pixels and metadata.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eImages in Earth Engine are georeferenced using map projections and coordinate reference systems for accurate location representation.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eCollections allow filtering and querying of images based on metadata, facilitating efficient data discovery and analysis.\u003c/p\u003e\n"]]],["This API offers access to geospatial image data, structured as pixel grids, through a filesystem-like asset system. Access requires OAuth 2.0 authentication with a specific scope. Data is organized into **images**, **collections**, and **folders**. Each image has metadata, including footprint geometry and timestamps. Images have bands of data with defined pixel data types, linked to Earth's surface via a map projection. Images can be filtered in collections using metadata. A pyramid of data is also available.\n"],null,["# Concepts\n\nThis API provides simple, uniform access to a wide variety geospatial image data. By *geospatial* we mean that the data is associated with locations on the Earth's surface. By *image data* we mean data that is structured as a uniform grid of pixel values, much like a traditional image.\n\nThe most familiar example of this type of data is satellite imagery, much like users are accustomed to seeing in Google Maps and Earth. However, many other datasets have the same structure, including for example gridded weather and climate datasets, terrain and land cover datasets, and population density datasets.\n\nAuthentication\n--------------\n\nThe Earth Engine API uses the **OAuth 2.0** protocol for authentication and authorization. There are convenient libraries for using OAuth 2.0 to issue API calls in a wide range of languages. If you have not used OAuth 2.0 to access Google APIs before, you may wish to familiarize yourself with the documentation on [Using OAuth 2.0 to Access Google APIs](https://developers.google.com/identity/protocols/OAuth2).\n\nThis API uses the Earth Engine OAuth 2.0 **scope** `https://www.googleapis.com/auth/earthengine.readonly`. If you are configuring service account credentials yourself then you will need to request that scope explicitly. If you are using the default application credentials available in Compute Engine virtual machine instances, you will need to configure your VM instance to request that scope.\n\nAssets\n------\n\nAt the heart of the Earth Engine data model is a filesystem-like structure of **assets** . There are three primary types of assets, described in more detail below: geospatial raster data itself is stored in **images** , images can be grouped into large **collections** , and images and collections are further organized in a hierarchy of **folders**.\n\nFor example, the following path describes a particular Landsat image: \n\n LANDSAT/LC8_L1T/LC81180562013193LGN00\n\nIn this example, `LANDSAT` is a top-level folder that contains all the Landsat data, `LC8_L1T` identifies a particular collection of calibrated and terrain-corrected Landsat 8 images, and `LC81180562013193LGN00` identifies a particular image within that collection. Asset paths may contain letters, numbers, underscores, and hyphens, separated by forward slashes.\n\nEach image has metadata that makes it easy to identify data of interest. These per-image metadata properties typically include:\n\n- The footprint geometry of the image, such as the spatial extent of a satellite image or terrain dataset.\n- The timestamp of the image, such as the satellite image acquisition time, or the day or month in a climate model dataset.\n- Arbitrary key/value properties, such as the estimated cloud cover percentage of a Landsat satellite image.\n\nPixels and Map Projections\n--------------------------\n\nIn Earth Engine each image consists of one or more **bands** of data. These might correspond to the red, green, and blue bands of an ordinary RGB satellite image, or they might correspond to something completely different, such as temperature and precipitation in a weather dataset. The **pixels** in each band have a particular data type, e.g. `uint8` or `float32`.\n\nPixels in a pixel grid correspond to points on the Earth's surface via a mathematical function known as a **map projection** . This relationship typically has two components. First a **coordinate reference system** (CRS) defines 2D coordinates that represent points on the curved surface of the Earth. Different coordinate reference systems have different properties that make them appropriate to use with different types of data in different applications. Coordinate reference systems are typically identified using [standard identifier codes](http://epsg.io/); common examples are [equirectangular](https://en.wikipedia.org/wiki/Equirectangular_projection), [web Mercator](https://en.wikipedia.org/wiki/Web_Mercator), and [UTM](https://en.wikipedia.org/wiki/Universal_Transverse_Mercator_coordinate_system) coordinates.\n\nPixel coordinates are then typically related to the spatial coordinate reference system via an **affine transformation** that controls the physical scale and origin of the pixel grid. In Earth Engine we store a **pyramid** of data for each image: the base level of the pyramid contains the original data in its native resolution, and higher levels of the pyramid store reduced-resolution overview data. These levels of the pyramid are described by affine transformations whose scales differ by successive factors of two.\n\nCollections and Folders\n-----------------------\n\nImages often come in large **collections** of data, such as a collection of all images acquired by a particular satellite, or a collection of global temperature estimates over time. Earth Engine builds metadata indexes that allow you to **filter** or **query** the images in collections based on their metadata, including filtering by location and time. Typically, all images within a single collection have the same structure, i.e. the same bands and the same metadata properties.\n\nImages and collections are themselves organized into a hierarchy of **folders**. A folder is much like an ordinary folder or directory in a traditional filesystem: it is a simple container for other assets, i.e. for images, collections, and other folders. Not all images are contained in collections: some datasets, such as a particular global terrain model, may consist of only a single image. Regardless, every asset is uniquely identified by a particular path that identifies its location in the Earth Engine data catalog."]]
