开发者社区

文档建议反馈控制台

最新优惠活动

文章/答案/技术大牛

发布

如何在Google Earth Engine中加速导出？

在Google Earth Engine中加速导出可以通过以下几种方法实现：

减少导出区域大小：如果导出的区域较大，导出过程可能会很慢。可以尝试缩小导出区域的范围，只导出感兴趣的部分数据，从而加快导出速度。
选择合适的分辨率：导出的分辨率越高，导出的数据量就越大，导出速度也会变慢。可以根据实际需求选择合适的分辨率，平衡导出速度和数据质量。
使用批量导出：如果需要导出多个图层或时间序列数据，可以使用批量导出功能。将多个导出任务合并为一个任务，可以减少导出的总时间。
优化代码：在使用Google Earth Engine的代码中，可以优化算法和代码结构，以提高导出速度。例如，避免不必要的循环和计算，合理使用Earth Engine的函数和操作符。
使用云盘导出：将导出结果保存到Google云盘中，可以加快导出速度。因为数据在云盘中已经存在，不需要再进行网络传输，可以直接下载。

推荐的腾讯云相关产品：腾讯云云服务器（https://cloud.tencent.com/product/cvm）可以提供稳定的计算资源，用于加速导出过程。腾讯云对象存储（https://cloud.tencent.com/product/cos）可以用于存储导出的结果数据，方便后续的访问和使用。

请注意，以上答案仅供参考，具体的加速导出方法可能因实际情况而异。

相关搜索:Windows中的Google App Engine和Google Earth Engine 使用google earth engine导出csv文件时未显示所有列如何访问Google Earth Engine中列表中的元素如何从Google Earth Engine导出多个位置的长时间序列从google earth engine中的要素集合中提取数据如何在Google Earth Engine中为拆分面板地图添加自定义图例？imageCollection.reduce()函数在使用Google Earth Engine Python API导出时生成单像素图像使用Google Earth Engine中图像集合中每个单独图像的波段值填充FeatureCollection 如何在Google Earth Engine中将值从服务器复制到客户端？如何使用Google Earth Engine中的元数据属性为图像集合选择特定图像？如何在Google App Engine中添加--promote？在Google Earth Engine中从资源导入不同的shapefile后，如何创建特征集合？如何以用户定义的日期格式从Google Earth Engine导出带有属性数据和相关日期的csv文件？如何在Google App Engine (JAVA)中读取文件如何在Google App Engine中创建Cron作业如何在Google App Engine中停止预热请求？如何在Goole Earth Engine无监督分类中只显示一个聚类如何在地图上显示我在google earth engine中导入的表(森林边界的shp文件)？如何使用Python在Google Compute Engine中打开特定的端口，如9090 如何在Google App Engine中写入控制台？

相关搜索:

页面内容是否对你有帮助？

有帮助

没帮助

相关·内容

Google Earth Engine（GEE）——TFRecord 和地球引擎

TFRecord 是一种二进制格式，用于高效编码tf.Example protos 的长序列。TFRecord 文件很容易被 TensorFlow 通过这里和这里tf.data描述的包加载。本页介绍了 Earth Engine 如何在或和 TFRecord 格式之间进行转换。 ee.FeatureCollectionee.Image

00

Google Earth Engine（GEE）——TensorFlow支持深度学习等高级机器学习方法（非免费项目）

TensorFlow是一个开源机器学习平台，支持深度学习等高级机器学习方法。本页面介绍了 Earth Engine 中的 TensorFlow 特定功能。尽管 TensorFlow 模型是在 Earth Engine 之外开发和训练的，但 Earth Engine API 提供了以 TFRecord 格式导出训练和测试数据以及以 TFRecord 格式导入/导出图像的方法。有关如何开发管道以将 TensorFlow 与 Earth Engine 中的数据结合使用的更多信息，请参阅 TensorFlow 示例页面。请参阅 TFRecord 页面以了解有关 Earth Engine 如何将数据写入 TFRecord 文件的更多信息。

01

Google Earth Engine谷歌地球引擎栅格代数与NDVI计算

本文主要对GEE中的栅格代数与波段计算操作加以介绍。本文是谷歌地球引擎（Google Earth Engine，GEE）系列教学文章的第六篇，更多GEE文章请参考专栏：GEE学习与应用（https://blog.csdn.net/zhebushibiaoshifu/category_11081040.html）。

02

Google Earth Engine（GEE）——客户端python的安装与使用

Python API 包称为ee. 必须为每个新的 Python 会话和脚本导入和初始化它：

01

基于Google Earth Engine Explorer实现不用代码的遥感影像地物监督分类

本文主要对GEE的网页界面式应用程序接口Google Earth Engine Explorer加以详细介绍与地物监督分类这一具体应用。本文是谷歌地球引擎（Google Earth Engine，GEE）系列教学文章的第一篇，更多GEE文章请参考专栏：GEE学习与应用[1]（https://blog.csdn.net/zhebushibiaoshifu/category_11081040.html）。

04

快速测绘和量化地球表面边缘变化的GEE工具-数字化工具(GEEDiT)和边缘变化量化工具(MaQiT)

利用遥感卫星影像来研究边缘变化是环境过程和地球表面驱动因素的定量化指标，例如冰川边缘消退或海平面上升导致的沿海变化。这里介绍了三种新的、可免费使用的工具，它们可以一起用于处理和可视化，Landsat 4-8和Sentinel 1-2卫星存档数据，能够在很短的时间内实现高效的绘图(通过手动数字化)和自动量化边缘变化。这些工具对各种遥感专家的用户都是高度可访问的，在访问方面几乎没有计算、许可和知识方面的障碍。谷歌地球引擎数字化工具(GEEDiT)允许用户定义地球上任何地方的一个点，并通过一个简单的图形用户界面(GUI)对每个卫星的数据进行过滤，以获得用户定义的时间框架、最大可接受的云量，以及预定义或自定义图像波段组合的选项。GEEDiT允许从每个图像快速地绘制地理参考向量，图像元数据和用户注释自动追加到每个向量，然后可以导出用于后续分析。GEEDiT Reviewer工具允许用户对自己/他人的数据进行质量控制，并根据其特定研究问题的空间/时间要求过滤现有的数据集。边缘变化量化工具(MaQiT)是GEEDiT和GEEDiT Reviewer的补充，允许通过使用两种已建立的方法(以前用于测量冰川边缘变化)和两种新的方法，通过类似的简单GUI快速量化这些边缘变化。MaQiT的开发初衷是量化潮汐冰川末端的变化，尽管工具中包含的方法有可能广泛应用于地球表面科学的多个领域(例如,沿海和植被范围的变化)。这些工具将使地球科学领域的广泛研究人员和学生能够有效地绘制、分析和访问大量数据。

02

「运动手表轨迹」Google Earth制作骑行路线

请注意，本文编写于 256 天前，最后修改于 246 天前，其中某些信息可能已经过时。

01

Google Earth Engine（GEE）——R 语言图像概览

栅格数据在 Earth Engine中表示为Image对象。图像由一个或多个波段组成，每个波段都有自己的名称、数据类型、比例、遮罩和投影。每个图像都将元数据存储为一组属性。

01

GEE导出图像到本地结果全部为空

今天在使用Google Earth Engine处理数据进行导出为GeoTIFF到Google云盘的时候，发现下载下来以后的图像值全部为空（NAN）。

02

Google Earth Engine谷歌地球引擎外部数据导入管理及数据与代码共享

本文主要对GEE中的各类外部数据导入、下载与管理以及数据与代码分享等操作加以介绍。本文是谷歌地球引擎（Google Earth Engine，GEE）系列教学文章的第七篇，更多GEE文章请参考专栏：GEE学习与应用（https://blog.csdn.net/zhebushibiaoshifu/category_11081040.html）。

03

cartoee！轻量级地图可视化绘制利器！很好用.

在这个过程中发现一个好用的轻量级的出版级地图可视化图表绘制工具-「cartoee」，下面就给大家介绍一下：

01

Google Earth Engine（GEE）—有JS和python为什么GEE还要使用rgee？

谷歌地球引擎是一个计算平台，允许用户在谷歌的基础设施上运行地理空间分析。与平台交互的方式有以下几种：

01

Google Earth Engine学习笔记——介绍和入门

最近接触Google Earth Engine，觉得很好玩，也很有应用前景，最关键Google Earth Engine是免费的地理计算云平台。所以想认真学习下，学习过程中作些小的总结和记录，资料来源均为网络或Google Earth Engine API指南，今天先讲讲入门的知识。

02

Google Earth Engine（GEE）——缩放错误（计算超时、聚合过多、内存溢出）

尽管脚本可能是有效的 JavaScript，没有逻辑错误，并且代表服务器的一组有效指令，但在并行化和执行计算时，生成的对象可能太大、太多或计算时间太长。在这种情况下，您将收到一条错误消息，表明该算法无法缩放。这些错误通常是最难诊断和解决的。此类错误的示例包括：

01

Google Earth Engine（介绍与入门）

Google Earth Engine是Google提供的对大量全球尺度地球科学资料（尤其是卫星数据）进行在线可视化计算和分析处理的云平台。该平台能够存取卫星图像和其他地球观测数据数据库中的资料，并具有足够的运算能力对这些数据进行处理。

03

Google Earth Engine谷歌地球引擎像元条件筛选与掩膜

本文主要对GEE中的栅格图层像元条件筛选与掩膜操作加以介绍。本文是谷歌地球引擎（Google Earth Engine，GEE）系列教学文章的第五篇，更多GEE文章请参考专栏：GEE学习与应用（https://blog.csdn.net/zhebushibiaoshifu/category_11081040.html）。

05

Google Earth Engine的介绍与入门

Google Earth Engine是Google提供的对大量全球尺度地球科学资料（尤其是卫星数据）进行在线可视化计算和分析处理的云平台。该平台能够存取卫星图像和其他地球观测数据数据库中的资料，并具有足够的运算能力对这些数据进行处理。

02

GEE Paper

01.Gainers and losers of surface and terrestrial water resources in China during 1989-2016 (2020)

02

GEE Journal Paper

Development of a global 30m impervious surface map using multisource and multitemporal remote sensing datasets with the Google Earth Engine platform (2020)

01

GEE,ISPRS,2020

The ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing (P&RS) is the official journal of the International Society for Photogrammetry and Remote Sensing (ISPRS). The Journal provides a channel of communication for scientists and professionals in all countries working in the many disciplines that employ photogrammetry, remote sensing, spatial information systems, computer vision, and related fields. The Journal is designed to serve as a source reference and archive of advancements in these disciplines. The P&RS objective is to publish high quality, peer-reviewed, preferably previously unpublished papers of a scientific/research, technological development or application/practical nature. P&RS will publish papers, including those based on ISPRS meeting presentations*, which are regarded as significant contributions in the above-mentioned fields. We especially encourage papers: of broad scientific interest; on innovative applications, particularly in new fields; of an interdisciplinary nature; on topics that have not been dealt with (or to a small degree) by P&RS or related journals; and on topics related to new possible scientific/professional directions. Preferably, theoretical papers should include applications, and papers dealing with systems and applications should include theoretical background. The scope of the journal is extensive and covers sensors, theory and algorithms, systems, experiments, developments and applications. Topics of interest include but are not limited to: Sensors: • Airborne and spaceborne multispectral and hyperspectral imaging systems • Airborne and terrestrial cameras • Airborne, terrestrial and mobile laser scanning • Range imaging • Active and passive imaging sensor characterisation • Sensor calibration and standardisation • Geosensor networks • Internet of Things Methods and procedures: • Spatial data handling technologies • Integrated sensor calibration and orientation • Surface and object reconstruction, modelling and interpretation • GIS data modelling, representation and structur

01

Google Earth Engine（GEE）——缩放错误指南（聚合过多、超出内存、超出最大像素和超出内存限制）！

虽然脚本可能是有效的 JavaScript，没有逻辑错误，并代表服务器的一组有效指令，但在并行化和执行计算时，结果对象可能太大、太多或计算时间太长。在这种情况下，您将收到一个错误，指出该算法无法缩放。这些错误通常是最难诊断和解决的。此类错误的示例包括：

00

IEEE follow机器学习遥感图像处理课程讲义及Matlab代码分享

Gustau Camps-Valls小组开设的视觉科学、机器学习和图像处理课程资料学的学习与分享。这些课程与他的研究密切相关，课程适合大学(遥感、电子工程和神经科学硕士)，以及视觉科学(IOBA)博士和硕士课程和计算机视觉硕士课程。课程的详细介绍如下(包含：详细的PPT讲义和Matlab代码)：

02

GEE问题——EEException：未注册 Earth Engine 或项目未注册。

EEException: Not signed up for Earth Engine or project is not registered.

01

Google Earth Engine学习资料汇总与分享

Google Earth Engine (GEE)是一个基于云计算的遥感大数据处理平台，能够在全球尺度下进行地理空间数据分析和交互免费的计算平台。GEE主要面向研究人员，GEE已广泛应用于各个学科，包括全球森林变化、全球地表水变化、作物产量估算、稻田制图、城市制图、洪水制图、火灾恢复和疟疾风险图谱等。它也已集成到许多第三方应用程序中，例如分析物种栖息地范围、监测气候和评估土地利用变化等。

03

全球30m不透水地表动态数据集（GISD30）

全球30 m不透水表面动态数据集（GISD30）为了解1985年至2020年全球不透水表面不断变化的景观提供了宝贵的资源。该数据集在城市可持续发展领域具有深远的科学意义和实际应用、人为碳排放评估和全球生态环境建模。GISD30 是通过创新的自动化方法精心创建的，该方法充分利用了光谱概括和自动样本提取策略的优势。该数据集利用 Google Earth Engine 云计算平台上的时间序列 Landsat 图像，提供对不渗透表面动力学的全面见解。前言 – 人工智能教程

01

【GEE】4、 Google 地球引擎中的数据导入和导出

了解动物对环境的反应对于了解如何管理这些物种至关重要。虽然动物被迫做出选择以满足其基本需求，但它们的选择很可能也受到当地天气条件等动态因素的影响。除了直接观察之外，很难将动物行为与天气条件联系起来。在这个单元中，我们将从美洲狮收集的 GPS 项圈数据与通过 GEE 访问的 Daymet 气候数据集的每日温度估计值集成。

02

Google Earth Engine谷歌地球引擎ee.Image格式栅格数据基本处理

本文主要对GEE中的ee.Image格式数据图层基本处理操作加以介绍。本文是谷歌地球引擎（Google Earth Engine，GEE）系列教学文章的第十篇，更多GEE文章请参考专栏：GEE学习与应用（https://blog.csdn.net/zhebushibiaoshifu/category_11081040.html）。

03

气象编程 | Google Earth Engine for R——提供250+ 实例

之前有推送过关于GEE的文章，后台反馈的情况来看，很多人是想用，但是由于某些众所周知的原因无法使用GEE，还是那句话懂的人自然懂，想使用的人肯定想办法能用得上。就像中国第一封电子邮件富有深意的那句话：“Across the Great Wall we can reach every corner in the world.(越过长城，走向世界)”，今天推荐基于R语言的GEE”工具箱“！

02

8 个 WebAssembly 应用案例直击 /转

除了瀏覽器業者、遊戲業者大力支援WebAssembly外，許多需要加速效能表現的大型網頁應用或線上工具，也都能得利於WebAssembly的超快執行速度。目前WebAssembly已經開始應用在哪些場景呢？從這8個WebAssembly應用可以一探究竟，其中，有些專案更在GitHub上釋出了原始程式碼，可供開發者參考，來打造出自己的WebAssembly應用。

04

Google Earth Engine使用

谷歌的地理引擎，通过一些简单的API我们就可以在几十PB大小的数据内进行弹性运算，以获得我们需要的结果。我们每个人都有权利平等的来享受这个美好的世界。

04

Remote Sensing 专刊“谷歌地球引擎：基于云的地球观测数据和分析平台"

Remote Sensing 专刊“谷歌地球引擎：基于云的地球观测数据和分析平台"

02

Google earth engine——如何导入栅格数据？

开始上传后，“资源摄取”任务会出现在代码编辑器右侧的“任务”选项卡上。将鼠标悬停在任务管理器中的任务上会显示 ? 可用于检查上传状态的图标。要取消上传，请单击任务旁边的旋转图标。摄取完成后，资产将出现在您的用户文件夹中，并带有image 图标。

01

Google Earth Engine——该数据集是2018年30米分辨率的中国梯田分布地图。它是通过使用基于谷歌地球引擎平台的多源和多时空数据进行基于像素的监督性分类开发的。

This dataset is a China terrace map at 30 m resolution in 2018. It was developed through supervised pixel-based classification using multisource and multi-temporal data based on the Google Earth Engine platform. The overall accuracy and kappa coefficient achieved 94% and 0.72, respectively. This first 30 m China terrace map can be used for studies on soil erosion, food security, biogeochemical cycle, biodiversity, and ecosystem service assessments.

01

Google Earth Engine（GEE）——rgee 是如何工作的？

rgee是不是像JavaScript或Python客户端本地地球引擎API。从头开始开发地球引擎 API 将很难维护，尤其是考虑到 API 正在积极开发中。那么，如何使用 R 运行 Earth Engine？答案是网状的。reticulate是一个 R 包，旨在实现 R 和 Python 之间的无缝互操作。当在 R 中创建Earth Engine请求时，reticulate会将这部分转换为 Python。一旦生成了 Python 代码，就会Earth Engine Python API将请求转换为一种JSON格式。最后，GEE 平台通过 Web REST API 接收请求。该反应将遵循同样的路径。

01

利用TROPOMI看看疫情期间NO2排放的变化

TROPOspheric Monitoring Instrument(TROPOMI)是搭载在Copernicus Sentinel-5 Precursor(S5P)卫星上用于大气成分观测的仪器，于2017年10月13日发射，预计服役期为7年。

05

Google Earth Engine（GEE）——GEE最全介绍（7000字长文）初学者福音！

code.earthengine.google.com 上的地球引擎 (EE) 代码编辑器是用于地球引擎 JavaScript API 的基于网络的 IDE。代码编辑器功能旨在快速轻松地开发复杂的地理空间工作流程。代码编辑器具有以下元素（如图 1 所示）：

01

GEE（Google Earth Engine）——JavaScript 入门（1）

如果有基础请参考GEE官方文档：https://developers.google.com/earth-engine/guides/getstarted

01

地球引擎初级教程——JavaScript 简介（一文读懂如何使用GEE）

在基于 Web 的 IDE 上的代码编辑器中编写的脚本必须使用 JavaScript 编写。JavaScript 是一种使用/学习的相当直接的编程语言。JavaScript 数据类型由字符串、数字、布尔值、数组和对象组成。支持所有基本运算符，例如 +（添加/连接）、=（赋值）、===（相等）、! （否定）、!==（不等于）等。由于 JavaScript 是一种面向对象的编程语言，因此基本上 Javascript 中的所有内容（例如变量或函数）都是对象。一个简单的“Hello World！” 用 JavaScript 编写的程序如下。可以在此处找到有关 JavaScript 基础知识的更多文档。

01

Google Earth Engine谷歌地球引擎地理坐标系、投影坐标系的变换与重投影

本文主要对GEE中地理坐标系与投影坐标系的转换、重投影等操作加以介绍；本文是谷歌地球引擎（Google Earth Engine，GEE）系列教学文章的第十三篇。

01

Google Earth Engine（GEE）——Landsat 8TI/TOA/SR影像对比分析区别和去云即NDVI计算

什么是预处理？您将在 Google Earth Engine (GEE) 中找到的大部分数据都经过一定程度的预处理。这涉及多种不同的质量控制方法，以确保栅格集合中的最高级别的准确性和一致性。根据收集的不同，可能有多种可用的预处理级别，了解差异以成功地将遥感数据集成到生态研究中是很重要的。在 GEE 中提供数据之前，出版商一致解决图像产品的三个常见错误来源：大气（即空气化学）、地形（即高程）和几何（即像素一致性）。

01

Google Earth Engine谷歌地球引擎矢量数据裁剪栅格数据

本文主要对GEE中依据矢量数据裁剪栅格数据的操作加以介绍。本文是谷歌地球引擎（Google Earth Engine，GEE）系列教学文章的第三篇，更多GEE文章请参考专栏：GEE学习与应用（https://blog.csdn.net/zhebushibiaoshifu/category_11081040.html）。

05

GEE——Publisher Data Catalogs发布者数据目录

发布者数据目录发布者数据目录由数据集发布者策划，供更大范围的 Google 地球引擎社区使用，并作为地球引擎资产集公开共享。这些目录并非由 Google 编制。这里是GEE团队简政放权的一个过程，也就是说这些数据集的后续更新和维护并不由GEE团队负责。也就是后续这个数据集是否更新和运营都不和GEE有什么瓜葛。前言 – 人工智能教程

01

Google Earth Engine 下载遥感影像——以Landsat 8数据为例

遥感大数据云计算服务平台为区域或全球土地利用空间信息的获取提供了新的途径和方法。GEE 云平台是一款专门用于处理卫星影像数据和其他地球观测数据的云端运算平台，不但存储了完整的对地观测卫星影像数据，以及环境和社会经济等数据，还提供足够的运算能力对这些数据进行处理，成为解决遥感数据收集困难和处理效率低下问题的新途径。

04

SketchUp中文版，SketchUp三维建筑设计软件下载安装，特色功能

SketchUp是一款功能强大的三维建模工具，其适用于建筑、室内设计、景观设计等多个领域。它充分发挥了Google的优势，使用户可以方便地通过Google Earth和Google Maps来获取各种现成的3D模型和贴图。除此之外，SketchUp还有很多独特的功能，下面就让我们来看看。

02

Google Earth Engine谷歌地球引擎直方图与时间序列图绘制

本文主要对GEE中的依据栅格图像绘制直方图与时间序列图并调整图像可视化参数操作加以介绍。本文是谷歌地球引擎（Google Earth Engine，GEE）系列教学文章的第八篇，更多GEE文章请参考专栏：GEE学习与应用（https://blog.csdn.net/zhebushibiaoshifu/category_11081040.html）。

01

Google Earth Engine（GEE）——下载中国区域MCD19A2 AOD气溶胶数据tif格式

上一次写了气溶胶数据下载流程，但是，代码确实出现了问题，展示不成问题，但是下载过程中出现了期待的是影像的波段值，但是实际上给出的却是影像的集合，所以问题出现在那里呢？

01

Google Earth Engine APP（GEE） ——秘鲁和厄瓜多尔流域的高分辨率网格化降水数据集（1981-2015）

秘鲁和厄瓜多尔流域的高分辨率网格化降水数据集（1981-2015） RAIN4PE是一个新型的日网格降水数据集，它通过随机森林回归法将多源降水数据（基于卫星的气候灾害组红外降水，CHIRP（Funk等人，2015），再分析ERA5（Hersbach等人，2020），以及地面降水）与地形高程合并而获得。此外，RAIN4PE通过逆向水文，在降水低估的集水区使用溪流数据进行水文校正。因此，RAIN4PE是秘鲁和厄瓜多尔唯一的网格化降水产品，它得益于最大限度的现有原地观测、多种降水来源、高程数据，并辅以溪流数据来校正帕拉莫斯和山地流域的降水低估。前言 – 床长人工智能教程

01

GEE代码实例教程详解：年度和月度土地覆盖变化分析

在本篇博客中，我们将使用Google Earth Engine (GEE) 对土地覆盖变化进行年度和月度的分析。通过Google的Dynamic World数据集，我们可以识别2023年至2024年间土地覆盖的类型和变化。

01

Google Earth Engine（GEE）——下载中国区域内的MCD19A2 AOD数据（tif格式）

针对这个问题我做一个简单的示范，首先，之前对于AOD数据用的比较少，但是现在我们交给大家的是关于如何去下载这么一个流程的套路，所以，这名同学，我建议首先多看看我以前的文章，这样会有很大的收获，另外，这次单独给大家解决这个问题，希望你在以后下载数据的时候也可以根据自己的需求来进行。好了话不多说我们直接开干：

01

吴秋生开发的geemap开源软件包和Google Earth Engine学习资源（Awesome-GEE）已经被GEE官网收录

恭喜吴秋生老师，吴秋生开发的geemap开源软件包和Google Earth Engine学习资源（Awesome-GEE）已经被GEE官网收录。欢迎对GEE感兴趣的朋友们转发学习看看。

03

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭