GEE入门【1】| Python环境配置

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GEE简介

  GEE（Google Earth Engine）是谷歌的一个可以批量处理卫星影像数据的工具，属于Google Earth一系列的工具。相比于ENVI等传统的处理影像工具，GEE可以快速、批量处理数量“巨大”的影像，比如可以快速计算NDVI植被指数等。GEE数据集包括Landsat4、5、7、8、Modis、Sentinel、Atmospheric等超过 200 个公共的数据集，超过500万张影像，具有免费、云计算、数据获取方便等优点，缺点是需要科学上网，以及下载速度和tz质量有关。
  GEE提供了两个平台，分别是在线的JavaScript API和离线的Python API。通过这些API可以快速的建立基于Google Earth Engine 以及 Google云的Web服务。在线JavaScript API平台无需环境搭配，可直接线上下载处理卫星影像（https://code.earthengine.google.com），如图。JavaScript平台使用方便，图形交互体验较强，但是如果需要进行深度学习的训练以及测试等时需要将线下使用python等完成训练。

python API配置相关

  本教程以python API为平台，结合Google Colab与GEE完成深度学习。使用python运行GEE需要进行环境配置，分为云端环境配置和本地环境配置，本地环境配置的优点是配置一次即可，由于本教程使用Colab云端运行，所以需要进行云端配置，云端配置需要每次重新配置，所幸Colab配置简单。本教程先介绍Colab云端配置，GEE本地python环境配置见后续教程。

Colab环境配置

  Google Colab是一个 Google 研究项目，旨在帮助传播机器学习培训和研究成果。它是一个 Jupyter 笔记本环境，不需要进行任何设置就可以使用，并且完全在云端运行。Colaboratory 笔记本存储在 Google 云端硬盘 (https://drive.google.com/) 中，并且可以共享。由于Google Colab在linux系统下，所以我们可以用linux系统命令来控制Colab。优点即可以免费试用各个谷歌应用，在无可用GPU时比较合适，缺点仍然是使用谷歌相关需要科学上网。
  建议在Google d