Python API教程:Google Earth Engine包导入和geemap包的导入以及地图加载

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本教程介绍了如何通过Python API使用Google Earth Engine(GEE),包括导入GEE包,连接服务器,加载Landsat 8卫星影像数据,并使用geemap库进行地图交互和可视化。

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Google Earth Engine(GEE)是一个强大的云平台,用于对地理空间数据进行大规模分析和可视化。通过Python API,我们可以在Python环境中使用GEE的功能。本教程将介绍如何导入Google Earth Engine包和geemap包,并加载地图数据。

  1. 导入Google Earth Engine包

要使用Google Earth Engine的功能,首先需要导入相关的包。在Python中,可以使用ee包来访问GEE的功能。下面是导入ee包的代码:

import ee
  1. 导入geemap包

geemap是一个基于Google Earth Engine的Python库,它简化了GEE的使用,并提供了一些方便的工具和函数,用于地图可视化和交互。要导入geemap包,可以使用以下代码:

import geemap
  1. 连接到GEE服务器

在使用GEE之前,我们需要连接到GEE服务器。可以使用以下代码进行连接:

ee
### 将 GEE 降水数据导入 GIS 系统的方法 为了将 Google Earth Engine (GEE) 的降水数据成功导入到地理信息系统(GIS),通常有两种主要方法:通过导出功能下载数据至本地文件系统再加载到GIS软件中;或是利用API接口直接在支持Python或其他编程语言的环境中调用并处理这些数据。 #### 方法一:导出数据并通过文件形式载入GIS 当选择此路径时,可以通过 `Export.image.toDrive` 或者其他类似的命令来指定要保存的数据集及其参数设置[^1]。具体实现如下: ```javascript // 定义感兴趣的区域时间范围内的降水量集合 var precipitationCollection = ee.ImageCollection('UCSB-CHG/CHIRPS/DAILY') .filterDate('2023-01-01', '2023-12-31'); // 计算平均每日降水量 var meanPrecipitation = precipitationCollection.mean(); // 设置导出任务并将结果发送到Google Drive账户下的特定文件夹内 Export.image.toDrive({ image: meanPrecipitation, description: 'mean_precipitation_2023', scale: 500, // 分辨率单位为米 region: areaOfInterest.geometry(), // 用户自定义的研究区边界 }); ``` 完成上述过程之后,在个人电脑上安装有ArcGIS Pro、QGIS等桌面版GIS工具的情况下,可以从Google云端硬盘下载对应的GeoTIFF格式文件,并将其添加到地图文档里进一步分析或制图。 #### 方法二:使用 API 接口实时获取数据 对于那些希望保持最新状态而不必频繁更新静态副本的应用场景来说,采用编程方式连接GEE服务器可能是更好的解决方案之一。以 Python为例,可以先安装必要的库如geemap,接着编写脚本来访问所需资源并绘制图表或者创建交互式的Web应用程序[^4]。 ```python import geemap.eefolium as gee # 初始化Map对象 m = gee.Map() # 加载全球日降雨量数据集 precipitation_data = ee.ImageCollection("UCSB-CHG/CHIRPS/DAILY") # 应用时间空间过滤器选取目标时间段地区内的记录 filtered_collection = ( precipitation_data.filterDate("2023-01-01", "2023-12-31") .filterBounds(area_of_interest) ) # 取得均值图像表示全年累计降水平均分布情况 average_rainfall_image = filtered_collection.sum().divide(365).clip(area_of_interest) # 添加图层到当前视窗展示出来 m.addLayer(average_rainfall_image, {'min': 0, 'max': 10}, name="Annual Average Rainfall") # 显示最终成果给用户查看 m.centerObject(area_of_interest) m ```
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