匯出圖表和圖片

Earth Engine 是強大的分析工具，但您可能需要匯出分析結果，才能將圖表、圖片、地圖等嵌入報表或出版品。在本節中，您將瞭解如何建立可匯出並在其他軟體中查看的圖表和圖片。請回想一下，在上一節中，您使用了類似下方的程式碼，將 NDVI 波段新增至集合中的每張圖片，其中 l8 變數參照 Landsat 8 TOA 反射率集合：

程式碼編輯器 (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);
});

製作圖表

假設您實際上想要的是特定位置的 NDVI 隨時間變化圖表。如要製作這類圖表，第一步是選擇興趣點。取得點繪圖工具 () 並建立點，在感興趣的區域中建立單點幾何圖形。(如果已有匯入項目，請先將滑鼠游標懸停在「Geometry Imports」上，然後按一下「+ new layer」)。 找出農業區、落葉林、一年生草地或其他具有年度週期的土地覆蓋區中的點。將匯入作業命名為 roi。(如要瞭解如何透過程式輔助方式建立幾何圖形，請參閱這個頁面)。

現在，我們使用 roi 點，在該點下方的像素中，製作 NDVI 隨時間變化的圖表。在 Earth Engine 中製作圖表的方法是使用 ui.Chart 套件。(進一步瞭解如何在 Earth Engine 中製作圖表)。 具體來說，如要製作時間序列圖表，可以使用 ui.Chart.image.series() 方法：

程式碼編輯器 (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);

針對 roi 幾何圖形，我們選擇了農業區中的一個點，產生的圖表看起來像圖 10。請注意，圖表建構函式的參數包含縮減器和比例，例如 reduceRegion()。由於我們提供的區域點只能與一個像素相交，因此使用「first」縮減器即可。如果區域較大，請使用「mean」或其他減速器，指定像素匯總方式。此外，如要以視覺化方式呈現圖表，只要列印即可。

Tutorial_api_10_ndvi_chart.png
圖 10. Landsat NDVI 在某個幾何點的時間變化圖表。

離題：Landsat 的簡易雲遮罩

您可能已經注意到，這張圖表中的 NDVI 值時間序列看起來有點雜亂。這可能是雲層造成的。為改善這種情況，Earth Engine 針對具有熱波段的 Landsat 感測器提供雲遮罩演算法：ee.Algorithms.Landsat.simpleCloudScore()。這項演算法會將 Landsat TOA 反射率圖片做為輸入內容，並新增名為 cloud 的波段，這是像素雲量的索引，範圍從 0 到 100，分別代表雲量最少到最多。只要修改對應至集合的函式，即可在雲端指數上使用任意門檻 (20)，讓圖表更清楚：

程式碼編輯器 (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'}));

雲層遮蓋結果如圖 11 所示。請注意，時間序列看起來會稍微平滑一些，但仍可能包含受雲層影響的像素。調整雲端指數的門檻，並觀察圖表中的時間序列，瞭解這項門檻對結果的影響。

Tutorial_api_11_cloudless_chart.png
圖 11. 點幾何圖形上雲遮罩 NDVI 的時間變化圖表。

匯出映像檔

您已瞭解如何匯出 Earth Engine 計算的資料圖表，但如何匯出整張圖片呢？舉例來說，假設您已按照上一節所述，建構最綠像素合成圖：

程式碼編輯器 (JavaScript)

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

這段程式碼與先前操作的唯一差異，在於現在使用的是雲端遮罩集合。您可以使用 Export 套件匯出這個資料集的子集 (由區域定義)。(進一步瞭解如何從 Earth Engine 匯出光柵和向量資料)。舉例來說，如要匯出可輕鬆嵌入其他文件的圖片，請按照先前做法建立視覺化圖片，然後匯出至 Google 雲端硬碟資料夾：

程式碼編輯器 (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
});

執行這段程式碼時，請注意「Tasks」分頁中會建立新工作。如要啟動匯出設定對話方塊，請按一下「Tasks」分頁中的「RUN」按鈕。設定工作後，請按一下對話方塊中的「Run」(執行) 按鈕，開始匯出。不過，請注意：

在沒有 region 引數的情況下匯出時，請務必謹慎，因為如果您為 scale 設定相對較小的值，且地圖縮小至大區域，則可能會將「非常」大的圖片匯出至雲端硬碟資料夾。如需更多詳細資料和可能的設定參數清單，請參閱「文件」分頁中的 Export.image.toDrive() 文件。

Earth Engine API 簡介到此結束！您現在已瞭解大部分最常見的 Earth Engine 功能，應該可以自信地進行更複雜的分析。請務必閱讀文件，並搜尋論壇，尋找其他問題的答案。祝您編寫程式一切順利！