Google Earth Engine谷歌地球引擎GEE批量下载ImageCollection遥感影像数据合集的方法

news2024/9/29 19:20:55

本文介绍在谷歌地球引擎GEE中，批量导出、下载ee.ImageCollection格式的多张栅格遥感影像数据的简便方法。

本文是谷歌地球引擎（Google Earth Engine，GEE）系列教学文章的第十九篇，更多GEE文章请参考专栏：GEE学习与应用（https://blog.csdn.net/zhebushibiaoshifu/category_11081040.html）。

在前面的文章Google Earth Engine谷歌地球引擎GEE外部栅格矢量数据导入管理与下载及数据与代码共享（https://blog.csdn.net/zhebushibiaoshifu/article/details/119211676）中，我们介绍了谷歌地球引擎中，矢量、栅格数据的上传与下载方法；而对于ee.ImageCollection格式数据批量下载到本地（这里需要注意：是下载到本地，而不是传到Assets中；Assets中的数据只是方便我们在GEE中调用的，其不能下载到本地），我们当时并没有涉及，所以这一篇文章中我们就对这一需求的实现方式加以介绍。

对于ee.Image格式的数据，我们一般情况下通过如下所示的代码，借助Export.image.toDrive()函数将其保存到谷歌Drive中，随后自行将谷歌Drive中的数据再下载到本地即可。

var exportParams = {
  image: ndvi_china,
  description: 'ndvi_every_8_days',
  scale: 500,
  region: chinaBoundary,
  maxPixels: 10000000000000
};
Export.image.toDrive(exportParams);

但是，对于ee.ImageCollection格式的数据，GEE官方并没有提供批量下载的方式；这就导致我们需要通过手动写循环等方式，逐一提交下载ee.ImageCollection格式数据中每一景遥感影像的任务请求，然后再逐一下载。那么，能不能借助类似于Export.image.toDrive()这样的函数，对ee.ImageCollection格式的数据加以批量下载呢？

答案是可以的，一位GitHub用户提供了一系列常用的GEE工具合集，其中就包含了一个批量下载ee.ImageCollection格式数据的方法；我们这里暂时只介绍批量下载ee.ImageCollection格式数据的方法，关于该用户提供的其他GEE实用工具，大家参考其GitHub的主页（https://github.com/fitoprincipe/geetools-code-editor）即可。

首先，我们需要加载这个GEE工具合集对应的模块，具体格式如下代码所示。这个就有些类似Python中，通过import加载他人写好的第三方库文件（下面这个不是可以执行的代码，而只是代码的格式）。

var module = require('users/fitoprincipe/geetools:NAME_OF_FILE');

其中，因为我们这里只需要获取这个GEE工具合集中，批量下载ee.ImageCollection格式数据的工具；那么对于我们的需求而言，用如下所示的代码来加载模块文件即可。

var batch = require('users/fitoprincipe/geetools:batch');

输入上述代码，如下所示。

随后，在其中添加如下的代码。这个代码就是执行batch.Download.ImageCollection.toDrive()函数的语句，其中options表示这个函数的一个参数。

var options = {
  name: '{system_date}',
  dateFormat: 'yyyy-MM-dd',
  scale: 500,
  maxPixels: 10000000000000,
  region: chinaBoundary
};
batch.Download.ImageCollection.toDrive(ndvi_china, "ndvi_8_days", options)

其中，batch.Download.ImageCollection.toDrive()函数就是这一位GitHub用户提供的批量下载ee.ImageCollection格式数据的函数，他已经封装好了这个函数，我们直接调用即可。此外，options中的name，是之后导出的每一景遥感影像的名称，dateFormat是每一景遥感影像时间的格式，scale是空间分辨率，maxPixels是最大导出的像元个数，region则是需要导出的遥感影像的空间范围（注意，我这里的chinaBoundary是自己定义的一个空间范围，大家依据自己的需求自行设置即可）；而在函数中，第一个ndvi_china就是要保存的ee.ImageCollection格式数据的名称，第二个参数为谷歌Drive中保存这些数据的文件夹名称。