Utilizzare i dati raster per analizzare la temperatura

Questo tutorial descrive come eseguire analisi geospaziali sui dati raster.

Obiettivi

  • Trova i dati di Google Earth Engine disponibili pubblicamente nella condivisione BigQuery (in precedenza Analytics Hub).
  • Utilizza la funzione ST_REGIONSTATS per calcolare la temperatura media in ogni paese in un determinato momento.
  • Visualizza i risultati in BigQuery Geo Viz, che è uno strumento web per la visualizzazione dei dati geospaziali in BigQuery utilizzando le API di Google Maps.

Costi

In questo tutorial utilizzi i seguenti componenti fatturabili di Google Cloud:

Prima di iniziare

Ti consigliamo di creare un progetto Google Cloud per questo tutorial. Assicurati di disporre dei ruoli necessari per completare questo tutorial.

Configura un progetto Google Cloud

  1. Sign in to your Google Cloud account. If you're new to Google Cloud, create an account to evaluate how our products perform in real-world scenarios. New customers also get $300 in free credits to run, test, and deploy workloads.

  2. In the Google Cloud console, on the project selector page, select or create a Google Cloud project.

    Go to project selector

  3. Make sure that billing is enabled for your Google Cloud project.

  4. Enable the BigQuery, BigQuery sharing, and Google Earth Engine APIs.

    Enable the APIs

    5.

  5. In the Google Cloud console, on the project selector page, select or create a Google Cloud project.

    Go to project selector

  6. Make sure that billing is enabled for your Google Cloud project.

  7. Enable the BigQuery, BigQuery sharing, and Google Earth Engine APIs.

    Enable the APIs

    8.

Ruoli obbligatori

Per ottenere le autorizzazioni necessarie per eseguire le attività in questo tutorial, chiedi all'amministratore di concederti i seguenti ruoli IAM nel progetto:

Per ulteriori informazioni sulla concessione dei ruoli, consulta Gestire l'accesso a progetti, cartelle e organizzazioni.

Questi ruoli predefiniti contengono le autorizzazioni necessarie per eseguire le attività in questo tutorial. Per visualizzare le autorizzazioni esatte richieste, espandi la sezione Autorizzazioni richieste:

Autorizzazioni obbligatorie

Per eseguire le attività di questo tutorial sono necessarie le seguenti autorizzazioni:

  • earthengine.computations.create
  • serviceusage.services.use
  • bigquery.datasets.create

Potresti anche ottenere queste autorizzazioni con ruoli personalizzati o altri ruoli predefiniti.

Iscriversi a un set di dati

Per trovare il set di dati utilizzato per questo tutorial:

  1. Vai alla pagina Analytics Hub.

    Andare ad Analytics Hub

  2. Fai clic su Cerca schede.

  3. Nel campo Cerca schede, inserisci "ERA5-Land Daily Aggregated".

  4. Fai clic sul risultato. Si apre un riquadro dei dettagli con informazioni sul set di dati di reanalisi climatica ERA5-Land, tra cui una descrizione, un link alle informazioni sulle bande, la disponibilità, le dimensioni dei pixel e i termini di utilizzo.

  5. Fai clic su Abbonati.

  6. (Facoltativo) Aggiorna il progetto.

  7. Aggiorna il nome del set di dati collegato in era5_climate_tutorial.

  8. Fai clic su Salva. Il set di dati collegato viene aggiunto al progetto e contiene una singola tabella denominata climate.

Trovare l'ID raster

Ogni riga della tabella era5_climate_tutorial.climate contiene i metadati di un'immagine raster contenente i dati climatici relativi a un determinato giorno. Esegui la seguente query per estrarre l'ID raster dell'immagine raster del 1° gennaio 2025:

SELECT
  assets.image.href
FROM
  `era5_climate_tutorial.climate`
WHERE
  properties.start_datetime = '2025-01-01';

Il risultato è ee://ECMWF/ERA5_LAND/DAILY_AGGR/20250101. Nella sezione successiva, lo utilizzerai per l'argomento raster_id della funzione ST_REGIONSTATS.

Calcola la temperatura media

Esegui la seguente query per calcolare la temperatura media di ogni paese il 1° gennaio 2025 utilizzando la funzione ST_REGIONSTATS:

WITH SimplifiedCountries AS (
  SELECT
    ST_SIMPLIFY(geometry, 10000) AS simplified_geometry,
    names.primary AS name
  FROM
    `bigquery-public-data.overture_maps.division_area`
  WHERE
    subtype = 'country'
)
SELECT
  sc.simplified_geometry AS geometry,
  sc.name,
  ST_REGIONSTATS(
    sc.simplified_geometry,
    'ee://ECMWF/ERA5_LAND/DAILY_AGGR/20250101',
    'temperature_2m'
  ).mean - 273.15 AS mean_temperature
FROM
  SimplifiedCountries AS sc
ORDER BY
  mean_temperature DESC;

Questa query viene eseguita sulla tabella division_area disponibile pubblicamente che contiene valori GEOGRAPHY che rappresentano i confini di varie regioni della Terra, inclusi i paesi. La funzione ST_REGIONSTATS utilizza la banda temerature_2m dell'immagine raster, che contiene la temperatura dell'aria a 2 metri sulla superficie del suolo nel pixel specificato.

Visualizzare i risultati della query in Geo Viz

A questo punto, visualizza i risultati utilizzando BigQuery Geo Viz.

Avvia Geo Viz ed esegui l'autenticazione

Prima di utilizzare Geo Viz, devi autenticarti e concedere l'accesso ai dati in BigQuery.

Per configurare Geo Viz:

  1. Apri lo strumento web Geo Viz.

    Apri Geo Viz

    In alternativa, nel riquadro Risultati delle query, fai clic su Apri in > GeoViz.

  2. Nel passaggio 1, Query, fai clic su Autorizza.

  3. Nella finestra di dialogo Scegli un account, fai clic sul tuo Account Google.

  4. Nella finestra di dialogo di accesso, fai clic su Consenti per concedere a Geo Viz l'accesso ai tuoi dati BigQuery.

Esegui la query in Geo Viz

Dopo aver eseguito l'autenticazione e concesso l'accesso, il passaggio successivo consiste nell'eseguire la query in Geo Viz.

Per eseguire la query, segui questi passaggi:

  1. Per il primo passaggio, Seleziona dati, inserisci il tuo ID progetto nel campo ID progetto.

  2. Nella finestra della query, inserisci la seguente query GoogleSQL. Se hai aperto Geo Viz dai risultati della query, questo campo è già compilato con la tua query.

    WITH SimplifiedCountries AS (
  SELECT
    ST_SIMPLIFY(geometry, 10000) AS simplified_geometry,
    names.primary AS name
  FROM
    `bigquery-public-data.overture_maps.division_area`
  WHERE
    subtype = 'country'
)
SELECT
  sc.simplified_geometry AS geometry,
  sc.name,
  ST_REGIONSTATS(
    sc.simplified_geometry,
    'ee://ECMWF/ERA5_LAND/DAILY_AGGR/20250101',
    'temperature_2m'
  ).mean - 273.15 AS mean_temperature
FROM
  SimplifiedCountries AS sc
ORDER BY
  mean_temperature DESC;

  3. Fai clic su Esegui.

Applica stili

La sezione Stile fornisce un elenco di stili visivi per la personalizzazione. Per maggiori informazioni su ciascun stile, consulta Formattare la visualizzazione.

Per formattare la mappa:

  1. Per aprire il riquadro fillColor, fai clic sul passaggio 3, Stile.

  2. Fai clic sul pulsante di attivazione/disattivazione In base ai dati in modo che sia impostato su On.

  3. Per Funzione, scegli lineare.

  4. In Campo, scegli mean_temperature.

  5. In Dominio, inserisci -20 nella prima casella e 32 nella seconda.

  6. Per Intervallo, fai clic sulla prima casella e inserisci #0006ff nella casella Esadecimale, poi fai clic sulla seconda casella e inserisci #ff0000. In questo modo, il colore di ogni paese cambia in base alla temperatura media del 1° gennaio 2025. Il blu indica una temperatura più bassa e il rosso una temperatura più alta.

  7. Fai clic su fillOpacity.

  8. Nel campo Valore, inserisci .5.

  9. Fai clic su Applica stile.

  10. Esamina la mappa. Se fai clic su un paese, vengono visualizzati il nome, la temperatura media e la geometria semplificata del paese.

    Mappa con i paesi colorati in base alla temperatura media.

Esegui la pulizia

  1. In the Google Cloud console, go to the Manage resources page.

    Go to Manage resources

  2. In the project list, select the project that you want to delete, and then click Delete.
  3. In the dialog, type the project ID, and then click Shut down to delete the project.

Passaggi successivi