wxee 项目教程

wxee 项目教程

wxee A Python interface between Earth Engine and xarray for processing time series data 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/wx/wxee

1. 项目介绍

wxee 是一个 Python 接口，旨在简化处理网格化、中尺度时间序列数据的流程。它通过集成 Google Earth Engine 的数据目录和处理能力与 xarray 的灵活性，使得处理时间序列数据变得快速且简单，无需复杂的设置。

主要功能

• 时间序列数据处理：支持将时间序列图像集合转换为 xarray 或 GeoTIFF 格式。
• 气候异常和时间聚合：提供在 Earth Engine 中进行时间插值、平滑和填补空缺的功能。
• 并行处理：支持快速下载的并行处理。

2. 项目快速启动

安装

使用 pip 安装

pip install wxee

使用 conda 安装

conda install -c conda-forge wxee

快速启动示例

初始化

首先，确保你已经获得了 Google Earth Engine 的访问权限，然后导入并初始化 ee 和 wxee。

import ee
import wxee

wxee.Initialize()

下载图像

使用 wx 访问器扩展 ee.Image 和 ee.ImageCollection 的方法，进行下载和转换。

# 将图像集合转换为 xarray
xarray_data = ee.ImageCollection("IDAHO_EPSCOR/GRIDMET").wx.to_xarray()

# 将图像集合转换为 GeoTIFF
ee.ImageCollection("IDAHO_EPSCOR/GRIDMET").wx.to_tif()

创建时间序列

通过 TimeSeries 子类处理时间维度上的图像集合。

# 从现有的图像集合创建时间序列
col = ee.ImageCollection("IDAHO_EPSCOR/GRIDMET")
ts = col.wx.to_time_series()

# 直接实例化时间序列
ts = wxee.TimeSeries("IDAHO_EPSCOR/GRIDMET")

3. 应用案例和最佳实践

时间序列数据聚合

许多天气数据集以每日或每小时分辨率提供，可以通过 aggregate_time 方法聚合到更粗的分辨率。

ts = wxee.TimeSeries("IDAHO_EPSCOR/GRIDMET")
monthly_max = ts.aggregate_time(frequency="month", reducer=ee.Reducer.max())

计算气候平均值

使用 climatology_mean 方法计算长期气候平均值。

ts = wxee.TimeSeries("IDAHO_EPSCOR/GRIDMET")
mean_clim = ts.climatology_mean(frequency="month")

4. 典型生态项目

wxee 可以与其他生态项目结合使用，例如：

• 气候模型验证：通过将观测数据与模型输出进行比较，验证气候模型的准确性。
• 农业监测：利用时间序列数据监测作物生长情况，提供农业决策支持。
• 环境监测：分析环境变化趋势，支持环境保护和政策制定。

通过这些应用案例，wxee 展示了其在处理时间序列数据方面的强大功能和灵活性。

wxee A Python interface between Earth Engine and xarray for processing time series data 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/wx/wxee