Geemap安装（全网最详细）—conda环境安装，本地GEE（python）安装

只会一点遥感

已于 2025-03-23 09:29:17 修改

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分类专栏：目标检测与遥感数据分析文章标签：信息可视化

于 2025-03-07 22:47:48 首次发布

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拙作初成，自知笔力尚浅，恐有疏漏之处，尚请诸君不吝赐教，审慎细览，共襄雅事。

以下内容涵盖了 Python 版 GEE 的安装步骤和GEE的大致情况介绍，字数大约 3000 字。各位同仁可以直接跳到安装部分，其余部分可略看。如您有任何建议或具体需求，欢迎告诉我！

1. Google Earth Engine (GEE) 简介

1.1 GEE 背景与作用

1.2 GEE 的应用领域

2. JavaScript 版 GEE 与 Python 版 GEE

2.1 JavaScript 版 GEE

2.2 Python 版 GEE

3. JavaScript 版与 Python 版 GEE 的区别

4. 安装 Python 版 GEE

4.1 安装前的准备工作

4.2 安装 Geemap 和 Earth Engine API

1. Google Earth Engine (GEE) 简介

1.1 GEE 背景与作用

Google Earth Engine（GEE）是 Google 提供的一个基于云计算的地理空间分析平台，专门为全球环境监测、土地利用、气候变化、农业研究等提供大规模遥感数据处理和分析能力。GEE 内置了丰富的遥感影像和地理空间数据集（如 Landsat、Sentinel、MODIS 等），并提供强大的计算框架，用户可以在平台上直接进行数据分析、可视化，并生成分析结果。

GEE 的优势在于其巨大的数据量和高效的计算能力。它不要求用户拥有庞大的计算资源，所有的计算任务都可以通过云端平台完成，从而大大降低了计算的成本和门槛。

1.2 GEE 的应用领域

环境监测：通过分析卫星数据，监测全球变化，如森林砍伐、冰川融化、城市扩张等。
灾害评估与应急响应：实时监测自然灾害，如洪水、地震、火灾等，为灾后应急响应提供支持。
农业与气候变化研究：基于遥感影像和气候数据，研究土地利用变化、作物生长、气候变化等。

2. JavaScript 版 GEE 与 Python 版 GEE

2.1 JavaScript 版 GEE

JavaScript 版 GEE 是 GEE 提供的默认编程接口，它通过 Code Editor 提供图形化界面，用户可以在浏览器中直接编写、执行代码。JavaScript 版 GEE 的主要特点是易于快速操作、查看数据和可视化分析结果。尤其适合初学者或需要实时交互式分析的用户。

使用场景：适用于快速数据可视化、代码调试、互动式操作。
优点：无需安装任何工具，只要有浏览器即可操作；可以直接查看输出的图表和地图。
缺点：不适合处理批量数据，执行效率相对较低。

2.2 Python 版 GEE

Python 版 GEE 是基于 Python 编程语言的 API 接口，它适用于那些需要进行更复杂的数据处理、自动化任务、批量分析和模型开发的用户。Python 版 GEE 提供了与 GEE 云端服务的直接连接，并且能够通过 Python 脚本进行高效的批处理和集成分析。

使用场景：适用于批量数据处理、自动化任务、深度学习等。
优点：可以方便地与 Python 数据分析库（如 Pandas、NumPy）结合，进行高效的数据分析和模型训练。
缺点：需要安装并配置 Python 环境，相对于 JavaScript 版来说上手难度较高。

3. JavaScript 版与 Python 版 GEE 的区别

特性	JavaScript 版 GEE	Python 版 GEE
界面	图形化界面，代码在浏览器中直接编写和执行	图形化界面，通过 Jupyter Notebook 或Lab运行
功能	批量数据可视化与分析	批量数据处理与自动化分析
使用场景	快速数据分析、演示与可视化	数据处理、深度学习、模型训练与集成分析
学习曲线	稍复杂，适合有编程基础的用户	简单，适合初学者
执行环境	在线浏览器环境，无需安装	本地 Python 环境，需要安装依赖库
数据集成与扩展性	较弱，主要依赖 GEE 内部功能	强大，可以与其他 Python 库（如 TensorFlow、Pandas）结合

4. 安装 Python 版 GEE

4.1 安装前的准备工作

在安装 Python 版 GEE 之前，我们需要确保计算机已经安装了 Python 环境。建议使用Miniconda 来创建虚拟环境和安装依赖包。

安装 Miniconda （可选，但推荐）：Miniconda 是一个开源的 Python 发行版，包含了常用的科学计算库和工具，适合数据分析和机器学习任务。可以在 Anaconda 官网Miniconda 官网下载并安装。
创建虚拟环境：通过Miniconda创建一个新的 Python 环境，避免与其他项目依赖冲突。
#以管理员身份运行终端

conda create -n gee python=3.11

conda activate gee

conda install -n base mamba -c conda-forge

mamba install geemap -c conda-forge

mamba install geopandas localtileserver -c conda-forge
环境安装完成后终端中输入jupyter lab，打开网页jupyter，选择下面图片中内容

4.2安装 Geemap 和 Earth Engine API

进入后输入下面代码进行初始化和认证

import ee

import geemap

geemap.set_proxy(#电脑端口号)一般是7890

ee.Authenticate()

ee.Initialize(project='your_project_id') # 替换为你的项目 ID（这里是重点），这样就可以不用走认证那条路了

###如何查看ID看下面步骤，首先进入网页GEE平台

如何查看项目ID

如何查看电脑端口号

4.3 测试安装

完成安装后，可以运行以下代码来测试是否安装成功：

Map=geemap.Map()

Map

如果输出上面这个界面，说明安装成功。

5. Python 版 GEE 的优势

5.1 数据处理与批量分析

Python 版 GEE 可以轻松处理大规模遥感数据，特别适合于批量数据处理。例如，用户可以利用 Python 脚本进行数据清理、时间序列分析、空间分析等任务。相比于 JavaScript 版，Python 版的处理能力更强，能够利用 Python 的数据科学库进行复杂的分析。

5.2 强大的数据分析能力

Python 作为数据科学的主流编程语言，拥有强大的库生态。与 GEE API 配合使用时，Python 可以更好地与 Pandas（数据处理）、Matplotlib 和 Seaborn（数据可视化）、Scikit-learn（机器学习）等库结合，处理和分析大规模的遥感数据。

5.3 自动化与集成

Python 版 GEE 可以帮助用户轻松实现任务自动化。例如，可以设置定时任务自动获取并处理遥感数据，生成定期报告。通过与其他 Python 库的集成，用户还可以将 GEE 的分析结果与机器学习模型、人工智能算法结合，进行更深入的分析。

5.4 可移植性与跨平台支持

Python 是跨平台的，能够在不同的操作系统（Windows、Linux、macOS）上运行。用户可以方便地在不同设备之间迁移脚本，并保证其正常运行。

6. 总结

Google Earth Engine 提供了 JavaScript 和 Python 两种接口，用户可以根据自己的需求选择合适的版本。JavaScript 版 GEE 适合进行快速数据分析和可视化，适合初学者和教育环境。Python 版 GEE 则提供了更强大的功能，适合数据科学家、研究人员和开发者进行大规模的数据处理、批量分析以及机器学习等任务。

本文中，介绍了 Python 版 GEE 的安装流程，展示了如何通过 Geemap 和 Earth Engine API 与 GEE 进行交互。Python 版 GEE 的优势在于其强大的数据分析能力、自动化处理和跨平台支持，适合进行复杂的遥感数据分析和与其他 Python 库的深度集成。希望通过本文的介绍，大家能够更好地理解和使用 GEE，进行高效的数据分析与处理。