Экспорт диаграмм и изображений

Earth Engine – это мощный аналитический инструмент, но вам может потребоваться экспортировать результаты анализа, чтобы встроить диаграммы, изображения, карты и т. д. в отчеты или публикации. В этом разделе вы узнаете, как создавать диаграммы и изображения, которые можно экспортировать и просматривать в другом программном обеспечении. В предыдущем разделе вы использовали код, подобный приведенному ниже, чтобы добавить слой NDVI к каждому изображению в коллекции, где переменная l8 ссылается на коллекцию отражательной способности Landsat 8 TOA:

Редактор кода (JavaScript)

// Import the Landsat 8 TOA image collection.
var l8 = ee.ImageCollection('LANDSAT/LC08/C02/T1_TOA');

// Map a function over the Landsat 8 TOA collection to add an NDVI band.
var withNDVI = l8.map(function(image) {
  var ndvi = image.normalizedDifference(['B5', 'B4']).rename('NDVI');
  return image.addBands(ndvi);
});

Новости чартов

Предположим, что вам нужна диаграмма NDVI за определенный период времени в заданном местоположении. Чтобы создать такую диаграмму, сначала выберите интересующее местоположение. Создайте точку, выбрав инструмент рисования точек () и создав геометрию одной точки в интересующей вас области. Если вы уже импортировали данные, наведите указатель мыши на раздел Импорт геометрии и нажмите + Новый слой. Найдите точку в области сельского хозяйства, лиственного леса, однолетних пастбищ или другого растительного покрова с годовым циклом. Укажите название импорта: roi. Информацию о программном создании геометрических объектов можно найти на этой странице.

Теперь давайте используем точку roi, чтобы построить график NDVI по времени в пикселе под этой точкой. Диаграммы в Earth Engine создаются с помощью пакета ui.Chart. Подробнее о том, как создавать диаграммы в Earth Engine… В частности, для создания диаграммы за определенный период времени можно использовать метод ui.Chart.image.series():

Редактор кода (JavaScript)

// Create a chart.
var chart = ui.Chart.image.series({
  imageCollection: withNDVI.select('NDVI'),
  region: roi,
  reducer: ee.Reducer.first(),
  scale: 30
}).setOptions({title: 'NDVI over time'});

// Display the chart in the console.
print(chart);

Для геометрии roi мы выбрали точку в сельскохозяйственном районе, в результате чего получилась диаграмма, похожая на рисунок 10. Обратите внимание, что параметры конструктора диаграммы включают редуктор и масштаб, например reduceRegion(). Поскольку точка, которую мы указываем в качестве региона, может пересекаться только с одним пикселем, достаточно использовать редуктор first. Если у вас более крупный регион, вам следует использовать "среднее" или другое средство сокращения, которое указывает, как агрегировать пиксели. Также обратите внимание, что для визуализации диаграммы достаточно ее напечатать.

Рисунок 10. Диаграмма Landsat NDVI с течением времени в геометрии точки.

Примечание. В правом верхнем углу диаграммы есть значок всплывающего окна (). Нажмите на него, чтобы открыть новую вкладку с версией диаграммы, которую можно скачать в различных форматах. Полный список вариантов диаграмм в Earth Engine можно найти в разделе ui.Chart на вкладке Docs (Документы).

Отступление: простое маскирование облаков для Landsat

Вы могли заметить, что временной ряд значений NDVI в точке выглядит немного зашумленным. Скорее всего, это связано с облаками. Чтобы уменьшить этот эффект, в Earth Engine включен алгоритм маскирования облаков для датчиков Landsat с тепловым диапазоном: ee.Algorithms.Landsat.simpleCloudScore(). В качестве входных данных используется изображение отражательной способности Landsat TOA и добавляется полоса с именем cloud, которая является индексом облачности в пикселе от 0 до 100, от наименьшей до наибольшей облачности соответственно. Изменив функцию, которую вы сопоставили с коллекцией, вы можете использовать произвольный порог (20) для индекса облачности, чтобы немного очистить диаграмму:

Редактор кода (JavaScript)

var cloudlessNDVI = l8.map(function(image) {
  // Get a cloud score in [0, 100].
  var cloud = ee.Algorithms.Landsat.simpleCloudScore(image).select('cloud');

  // Create a mask of cloudy pixels from an arbitrary threshold.
  var mask = cloud.lte(20);

  // Compute NDVI.
  var ndvi = image.normalizedDifference(['B5', 'B4']).rename('NDVI');

  // Return the masked image with an NDVI band.
  return image.addBands(ndvi).updateMask(mask);
});

print(ui.Chart.image.series({
  imageCollection: cloudlessNDVI.select('NDVI'),
  region: roi,
  reducer: ee.Reducer.first(),
  scale: 30
}).setOptions({title: 'Cloud-masked NDVI over time'}));

Результат маскирования облаков показан на рисунке 11. Обратите внимание, что временной ряд выглядит немного более сглаженным, но все равно может содержать пиксели, затронутые облаками. Измените пороговое значение индекса облачности и посмотрите на временной ряд, чтобы понять, как это значение влияет на результаты.

Рисунок 11. Диаграмма NDVI с маской облаков за определенный период времени в геометрии точки.

Экспорт изображений

Вы узнали, как экспортировать диаграмму с данными, вычисленными Earth Engine. А как экспортировать изображение целиком? Предположим, вы создали композитное изображение с самыми зелеными пикселями, как описано в предыдущем разделе:

Редактор кода (JavaScript)

var greenest = cloudlessNDVI.qualityMosaic('NDVI');

Единственное отличие этого кода от того, что вы делали ранее, заключается в том, что теперь мы используем коллекцию с маской облаков. Вы можете экспортировать подмножество (определенное регионом) с помощью пакета Export. Подробнее об экспорте растровых изображений и векторных данных из Earth Engine… Например, чтобы экспортировать изображение, которое можно легко встроить в другие документы, создайте изображение визуализации, как вы делали ранее, и экспортируйте его в папку Google Диска:

Редактор кода (JavaScript)

// Create a 3-band, 8-bit, color-IR composite to export.
var visualization = greenest.visualize({
  bands: ['B5', 'B4', 'B3'],
  max: 0.4
});

// Create a task that you can launch from the Tasks tab.
Export.image.toDrive({
  image: visualization,
  description: 'Greenest_pixel_composite',
  scale: 30
});

При выполнении этого кода на вкладке Задачи создается новая задача. Чтобы открыть диалоговое окно настройки экспорта, нажмите кнопку RUN (Выполнить) на вкладке Tasks (Задачи). Настроив задачу, нажмите кнопку Выполнить в диалоговом окне, чтобы начать экспорт. Но прежде чем вы это сделаете, предупреждаю:

Внимание! Если вы не укажете регион, будут использоваться границы карты на момент запуска скрипта.

Причина, по которой следует соблюдать осторожность при экспорте без аргумента region, заключается в том, что если вы установите относительно небольшое значение для scale, а карта будет уменьшена до большой области, вы экспортируете потенциально очень большое изображение в папку на Диске. Дополнительную информацию и список возможных параметров конфигурации можно найти в документации по Export.image.toDrive() на вкладке Документация.

На этом введение в Earth Engine API завершено. Теперь вы знакомы с большинством наиболее распространенных функций Earth Engine и можете уверенно переходить к более сложному анализу. Обязательно прочитайте документацию и поищите ответы на другие вопросы на форуме. Удачи!

Предыдущая страница