python 几何教学_GEE学习笔记 八十三:【GEE之Python版教程十三】几何图形

遥感分析中用到的数据主要就是这两大类:矢量数据和栅格数据。在Google Earth Eninge中,它为我们讲这两类数据封装成为了以下几类数据。

下面几节内容我会依次讲解相关内容的详细信息,这一节先讲一下几何图形ee.geometry。

学习任何新的东西首先看的是python的API是如何定义的,然后就是看JavaScript的API是如何定义的,最后结合这两者学习这个新的内容。

1、API相关定义

几何图形是构成GIS的基础,我们做电子地图、描述位置信息等都是使用带有地理坐标的几何图形。

(1)python中的定义

(2)js中的定义

仔细对比这两者其实也可以发现两者的定义的内容几乎是一致的,不同点就是在python的API中没有明确指出geometry有哪些具体的操作。这点在上面我们已经说过了,python中可以几乎调用大部分的js中的方法,所以我们只要查看js中有哪些方法,那么python就可以调用哪些方法。

###############################################################这里还需说一个小的知识点,之前讲其他的内容没有讲到的就是参数的问题。比如point的定义方法如下:js: ee.Geometry.Point(coords, proj)

python: Point(coords=, proj=, *args, **kwargs)

那么我们在使用的时候需要注意的是在js中 我们可以如下写:

var a = ee.Geometry.Point(xxx, xxxx)

或者

var a = ee.Geometry.Point({

coords=xxxx,

proj=xxxx

})

而在python中我们只能这么写:

a = ee.Geometry.Point(xxxx, xxxx)

或者

a = ee.Geometry.Point(coords=xxx, proj=xxx)

这些都是语法规定,大家在使用的时候注意一下就可以。

###############################################################

2、代码应用

看了geometry的相关API,下面我就会通过一些基本例子来展示如何使用geometry。

首先依然是注册GEE代码

import ee

ee.Initialize()

由于我们后续会绘制各种geometry图形,所以这里先加载ipygee来做为后续图形绘制显示的平台

# 加载ipygee为后续显示提供界面支持

from ipygee import Map

myMap = Map()

# 这里只需要显示一次,那么后续所有的内容都会在这个界面显示

myMap.show()

注释:这里需要说明的一点就是,我们导入ipygee这个库,然后使用其中的Map作为屏幕绘制相关内容,那么这个Map其实是一个全局,我们只要让其show一次,那么后面我们使用addLayer就可以讲我们所需的内容添加到屏幕上。

(1)通过坐标直接构造点,这里我使用buffer做了一个缓冲圆,这个buffer其实就是js的API中的方法,我们可以和在js中使用方式一致直接使用这个方法。

运行可以查看输出内容:

在地图上查看

(2)几何图形绘制颜色。

从上面的绘制我们可以看到我们加载在地图上的图形是蓝色的,点也是一个水滴状的图标。如果使用过leaflet的同学肯定能猜到了这两个图形默认的样式就是leaflet自带的样式。由于ipygee底层使用的ipyleaflet,而且由于ipygee刚刚开始开发,所以有些内容还不是非常完善。我们目前无法直接对geometry的图形添加自定的样式。但是我们可以对feature修改样式,所以我们可以讲geometry封装为feature,然后在修改样式。

原始的样式:

新的样式:

(3)多边形绘制

多边形是我们在开发中最常用的矢量图形,python的API定义也非常简单,直接传入顶点坐标就可以了。

显示结果:

这里只是说了一下我们最长用的矢量图形,其他的图形大家可以自己探索发现,都比较简单。

(4)空间操作

定义了空间各种图形后,我们就需要做各种空间操作,这个才是我们使用空间数据最常用的内容。下面展示了常用的空间操作,比如计算面积、计算相交等等

相交的图形在界面中展示

(5)实例演示如何自己构建一个环

最终结果:

大家如果有问题需要交流或者有项目需要合作,可以微信联系我,加微信好友请留言加上“GEE”。

微信号:shi_weihappy

<think>好的,我现在要解决用户的问题,关于Google Earth Engine(GEE)在线编辑器中输入代码的最大限制以及解决方法。首先,我需要回忆一下之前学过的关于GEE的相关知识,并结合用户提供的引用内容来整理答案。 用户提到的引用[1]指出GEE有一些局限性和缺点,可能包括代码执行限制。引用[3]提到服务器对象和客户端对象的区别,这可能与代码执行方式有关。用户的问题具体是关于在线编辑器的代码输入限制,比如代码行数、执行时间或资源使用方面的限制,以及如何解决这些问题。 首先,我需要确认GEE在线编辑器是否有明确的代码量限制。根据我所知,GEE的在线编辑器(Code Editor)主要设计用于交互式开发和调试,而不是处理大规模的代码。因此,可能对代码长度或复杂度有一定的限制,但官方文档中可能没有明确说明具体数值。不过,用户可能在编写较长代码时遇到性能问题或无法保存的情况。 接下来,执行时间的限制。GEE对每个任务的执行时间有限制,比如导出任务或计算任务可能有最长运行时间,超过后会被终止。这可能涉及到用户提到的“代码最大限制”中的执行限制。例如,普通用户的导出任务可能限制在5分钟以内,而批处理任务可能有更长的时间限制,但需要付费或申请更高权限。 另外,资源使用方面,比如内存和CPU的使用,GEE服务器端的计算资源是共享的,因此单个用户的脚本若占用过多资源可能会被限制。这可能涉及到引用[3]中的服务器对象方法,因为所有ee对象的方法都是在服务器端执行的,优化这些方法可以减少资源消耗。 解决方法方面,可能需要将长代码模块化,分解为多个函数或脚本,使用任务链(Task)来分步执行,或者利用导出功能将中间结果保存到Google Drive或Assets中,避免一次性处理过多数据。此外,优化代码结构,减少不必要的计算,使用高效的GEE API方法(如使用ee.Reducer代替循环),也能有效避免超出限制。 此外,用户可能需要了解如何监控资源使用情况,比如使用print语句输出处理步骤的时间,或者利用GEE的Profiler工具分析代码性能。同时,参考官方文档和社区的最佳实践,例如避免客户端循环,优先使用服务器端函数,可以提升代码效率。 需要注意的是,用户提供的引用[2]提到注册和访问GEE的方式,可能不直接相关,但引用[3]中关于服务器和客户端对象的区别非常重要,因为错误的代码结构(如在客户端处理大量数据)可能导致性能问题或执行失败。 总结下来,用户的问题需要从代码结构优化、任务分步处理、资源管理和利用GEE的最佳实践等方面回答,结合具体的解决方法和示例代码,帮助用户克服在线编辑器的限制。</think>关于Google Earth Engine在线编辑器的代码限制及解决方案,以下是技术层面的详细说明: ### 一、主要代码限制 1. **执行时间限制** - 交互式计算:浏览器端计算最长5分钟(默认超时限制)[^3] - 导出任务:免费用户单任务最长10分钟,付费用户可延长至2小时[^1] 2. **资源限制** ```javascript // 典型内存错误提示示例: User memory limit exceeded (Error code: MEMORY_LIMIT) ``` - 单次计算可用内存上限:256MB(免费用户) - 并行任务数:免费账户最多同时运行3个任务 3. **代码复杂度限制** - 最大嵌套深度:函数调用堆栈不超过100层 - 最大属性数:FeatureCollection单个要素属性不超过1000个 ### 二、解决方案与最佳实践 1. **代码分块技术** ```javascript // 分阶段处理示例: var stage1 = image.select('B1').mean(); var stage2 = stage1.addBands(image.select('B2')); Export.image.toDrive(stage2, {description: 'intermediate_result'}); ``` 2. **流式处理优化** ```javascript // 高效处理方式: var collection = ee.ImageCollection('COPERNICUS/S2') .filterBounds(roi) .map(function(img){ return img.clip(roi).normalizedDifference(['B8','B4']); }); ``` 3. **内存管理技巧 $$ \text{内存使用量} = \frac{\text{像素数} \times \text{波段数} \times 4\text{B}}{1024^2} (\text{MB}) $$ 当计算结果超过200MB时应采用分块处理策略 ### 三、高级优化方案 1. **索引优化技术** ```javascript // 建立空间索引提高查询效率 var filtered = largeCollection .filter(ee.Filter.bounds(spatialIndex)) .filterDate('2020-01-01','2021-01-01'); ``` 2. **分布式计算模式 ```javascript // 使用reduceRegions并行处理 var stats = image.reduceRegions({ collection: features, reducer: ee.Reducer.mean(), scale: 30 }); ``` 3. **结果缓存策略 ```javascript // 使用evaluate异步获取结果 image.getInfo(function(result){ console.log('Cached result:', result); }); ``` ### 四、监控与调试 1. 使用控制台监控: ```javascript print('Current memory usage:', ee.data.getAlgorithms()); ``` 2. 性能分析工具: ```javascript var profile = ee.Profile(); var optimizedCode = profile.optimize(originalCode); ```
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