如何在Google Earth Engine (GEE) 中遍历和操作表格(Table)数据?

时间: 2024-11-12 21:18:50 浏览: 123
在Google Earth Engine (GEE) 中,你可以通过JavaScript API来遍历和操作表格(Table)数据。以下是一些基本步骤: 1. **加载数据**:首先,你需要从GEE库中加载表格数据,通常使用`ee.FeatureCollection`或`ee.ImageCollection`转换为`ee.Table`。 ```javascript var table = ee.FeatureCollection('YOUR_TABLE_ID').asTable(); ``` 2. **迭代表行**:使用`iterateRows()`函数可以逐行处理表格,这个函数会返回一个迭代器,每次迭代都会提供下一行的数据作为Feature对象。 ```javascript table.iterateRows(function(feature, index) { // 这里处理每一行数据,feature包含当前行的所有属性 }, function(err) { if (err) { console.log('Error:', err); } }); ``` 3. **访问列值**:你可以通过`.property()`方法获取特定列的值,例如: ```javascript var columnValue = feature.getProperty('COLUMN_NAME'); ``` 4. **过滤和筛选**:使用`filter(ee.Filter)`可以按条件选择特定的行,如筛选出某个字段的值满足特定条件: ```javascript var filteredTable = table.filter(ee.Filter.eq('COLUMN_NAME', 'VALUE')); ``` 5. **聚合统计**:如果你需要对数据进行汇总,可以使用`reduceColumns()`或`aggregate_array()`等方法进行计算。 6. **更新和保存**:如果想修改数据,可以创建新的Feature对象并使用`ee.Featureetable.addRow()`添加,然后将结果保存回GEE: ```javascript var newRow = feature.set('NEW_COLUMN', newValue); table = table.merge(newRow); table.update({ID: 'YOUR_TABLE_ID'}); ```
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//优化代码 // 定义感兴趣区域(ROI)和样式设置 var roi = table; // 用户定义的ROI区域 var style_set = {color: "red", fillColor: "00000000"}; // 样式设置:红色边界和透明填充 Map.addLayer(roi.style(style_set), {}, "shape"); // 将ROI添加到地图并应用样式 Map.centerObject(roi, 9); // 将地图居中显示在ROI区域,缩放级别为9 // 定义掩膜函数以处理Landsat 8影像 function maskL8sr(image) { var qaMask = image.select('QA_PIXEL').bitwiseAnd(parseInt('11111', 2)).eq(0); // 使用QA_PIXEL波段进行质量掩膜处理,去除填充、云、云影等不良像素 var saturationMask = image.select('QA_RADSAT').eq(0); // 使用QA_RADSAT波段进行饱和度掩膜处理,去除饱和像素 // 对光学波段进行归一化处理 var opticalBands = image.select('SR_B.').multiply(0.0000275).add(-0.2); // 对热红外波段进行归一化处理 var thermalBands = image.select('ST_B.*').multiply(0.00341802).add(149.0); // 返回处理后的影像,添加处理后的光学和热红外波段,并应用掩膜 return image.addBands(opticalBands, null, true) .addBands(thermalBands, null, true) .updateMask(qaMask) .updateMask(saturationMask); } // 创建影像集,并应用掩膜和裁剪处理 var dataset = ee.ImageCollection('LANDSAT/LC08/C02/T1_L2') // 使用Landsat 8 Level 2数据集 .filterBounds(roi) // 过滤影像集,使其仅包含覆盖ROI区域的影像 .filterDate('2019-09-16', '2021-09-28') // 过滤影像集,使其仅包含指定日期范围内的影像 .map(maskL8sr) // 对影像集中的每个影像应用掩膜处理 .map(function(image) { return image.clip(roi); // 将处理后的影像裁剪到ROI区域 }); // 创建影像合成,使用影像集中位数值来减少条纹和不规则区域 var composite = dataset.median(); // 使用中位数合成影像集 // 定义影像可视化参数 var visualization = { bands: ['SR_B4', 'SR_B3', 'SR_B2'], // 使用红、绿、蓝波段进行可视化 min: 0.0, max: 0.3, gamma: 1.4 // 调整gamma值以增强影像对比度 }; // 将合成影像添加到地图进行显示 Map.addLayer(composite, visualization, 'Composite Image'); Map.centerObject(roi, 9); // 将地图居中显示在ROI区域,缩放级别为9 // 影像集导出函数 function exportImageCollection(imgCol) { // 获取影像集的索引列表 var indexList = imgCol.reduceColumns(ee.Reducer.toList(), ["system:index"]) .get("list"); indexList.evaluate(function(indexs) { // 遍历影像集中的每个影像,并导出到Google Drive for (var i = 0; i < indexs.length; i++) { var image = imgCol.filter(ee.Filter.eq("system:index", indexs[i])).first(); image = image.toInt16(); Export.image.toDrive({ image: image, description: indexs[i], fileNamePrefix: indexs[i], folder: 'Landsat8', region: roi, scale: 30, crs: "EPSG:4326", maxPixels: 1e13 }); } }); } // 调用导出函数以导出影像集 exportImageCollection(dataset);

import ee # 初始化GEE(前提是earthengine authenticate已经成功) ee.Initialize() # ========== 基础参数 ========== china = ee.Geometry.Polygon(...) # 替换成你研究区的几何 city_table = ee.FeatureCollection('users/your_username/your_city_table') # 城市边界表 batch_size = 20 # 每批最多处理多少城市(视账号配额和数据量调整) years = [2020] months = list(range(1, 13)) # ========== 准备影像集合 ========== def mask_l8sr(image): cloud_mask = image.select('QA_PIXEL').bitwiseAnd(1 << 3).eq(0) return image.updateMask(cloud_mask).multiply(0.00341802).add(149.0) # 转换为地表温度 landsat_collection = (ee.ImageCollection('LANDSAT/LC08/C02/T1_L2') .filterBounds(china) .filterDate('2020-01-01', '2020-12-31') .map(mask_l8sr)) # ========== 按月份生成合成影像 ========== def create_monthly_composite(year, month, collection): start_date = ee.Date.fromYMD(year, month, 1) end_date = start_date.advance(1, 'month') monthly_image = (collection .filterDate(start_date, end_date) .median() .set('year', year, 'month', month)) return monthly_image monthly_composites = [] for month in months: monthly_composites.append(create_monthly_composite(2020, month, landsat_collection)) # ========== 分批处理城市 ========== num_cities = city_table.size().getInfo() num_batches = (num_cities + batch_size - 1) // batch_size all_results = ee.FeatureCollection([]) for batch in range(num_batches): print(f"处理批次 {batch+1}/{num_batches}") start = batch * batch_size end = min(start + batch_size, num_cities) current_batch = city_table.toList(batch_size, start) # ========== 核心城市处理函数 ========== def process_city(city): city = ee.Feature(city) city_name = city.get('name') city_geom = city.geometry() monthly_features = [] for month_idx, monthly_comp in enumerate(monthly_composites): month_num = month_idx + 1 stats = monthly_comp.select('ST_B10').reduceRegion( reducer=ee.Reducer.mean(), geometry=city补全

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