GEE Download Data——气温数据的下载

GEE数据下载第二弹!今天我们来分享气温数据的下载。

一、数据介绍

气温数据我们要用到的是MODIS数据产品,MOD11A2 V6.1 产品提供 1200 x 1200 公里网格内 8 天平均陆地表面温度 (LST)。 MOD11A2 中的每个像素值都是该 8 天内收集的所有相应 MOD11A1 LST 像素的简单平均值。 MOD11A2 对所有每日 LST 值进行简单平均,而不对特定 QA 位进行任何过滤。每个 MOD11A2 QA 值都是根据任何给定像素的大多数输入每日 QA 值来设置的。选择 8 天的合成周期是因为该周期是 Terra 和 Aqua 平台的精确地面轨迹重复周期的两倍。在该产品中,除了白天和夜间表面温度波段及其质量指示 (QC) 图层外,还有 MODIS 波段 31 和 32 以及八个观测图层。

这个数据产品的波段比较多,有白天的气温,也有晚上的气温,还有一些其他的数据波段。数据的综合空间分辨率是1km,时间是从2000年到现在。

二、下载代码

根据官网,了解介绍之后,接下来我们来学习数据的下载。

 Ⅰ.定义研究区域

//Load study area
var region = ee.FeatureCollection("projects/rice
在使用 Google Earth Engine (GEE) 下载 Landsat 地表温度(LST)数据时,下载速度缓慢可能是由多种因素引起的。以下是一些常见的优化方法和性能瓶颈的解决方案。 ### 1. 减少区域范围和时间范围 缩小感兴趣区域(Region of Interest, ROI)和选择较短的时间段可以显著减少需要处理的数据量。这样可以降低服务器负载并加快数据下载的速度。例如: ```javascript // 定义一个较小的区域 var roi = ee.Geometry.Rectangle([-120, 35, -110, 45], 'EPSG:4326', false); // 选择较短的时间段 var dataset = ee.ImageCollection('LANDSAT/LC08/C02/T1_L2') .filterDate('2021-01-01', '2021-01-31') .filterBounds(roi); ``` ### 2. 调整图像集合过滤器 使用更精确的过滤条件来筛选所需的影像,避免不必要的图像被加载。这可以通过添加额外的过滤器如云覆盖度、传感器类型等来实现。 ```javascript var filteredDataset = dataset .filter(ee.Filter.lt('CLOUD_COVER', 10)) // 过滤掉云覆盖超过10%的影像 .select(['ST_B.*'], ['LST']); // 选择与地表温度相关的波段 ``` ### 3. 使用导出任务而非直接下载 对于大型数据集,建议使用 `Export.image.toDrive` 或 `Export.table.toCloudStorage` 等功能将数据导出到 Google Drive 或其他云存储服务,而不是尝试直接在浏览器中下载结果。 ```javascript Export.image.toDrive({ image: lstImage, description: 'exportedLST', folder: 'GEE_Exports', fileNamePrefix: 'lst_data', region: roi, scale: 30, crs: 'EPSG:4326', maxPixels: 1e10 }); ``` ### 4. 提高导出分辨率 适当调整输出图像的空间分辨率可以帮助减少文件大小,从而加快传输速度。如果应用允许较低的精度,则可以考虑增加比例尺参数(scale)值。 ### 5. 并行处理多个小任务 将大任务分解为若干个小任务进行并行处理也是一种有效的策略。通过创建多个独立的导出作业,每个作业处理不同的子区域或时间段,可以在一定程度上加速整个流程。 ### 6. 利用缓存机制 利用 GEE 的客户端库提供的缓存功能,预先获取常用数据集并在本地保存一段时间内重复使用的缓存版本,以减少网络请求次数。 ### 7. 检查API配额限制 确保了解当前账户的 API 配额限制,并监控是否达到了任何速率限制。如果有需要,可以申请提高配额或者优化代码逻辑以更好地遵守现有规则。 ### 8. 优化脚本效率 审查并优化用于计算 LST 的脚本本身,确保没有冗余的操作或低效的算法实现。比如,在编写自定义函数时注意矢量化操作的应用以及尽可能复用已有的高效模块。 ---
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