前言
遥感数据中通常需要根据点矢量文件来提取点对应位置的像素值,包括DEM、波段值等。
1 导入库并显示地图
python
import ee
import geemap
import os
ee.Initialize()
Map = geemap.Map()
Map
2 添加并显示数据
python
# 添加Earth Engine数据集
dem = ee.Image('USGS/SRTMGL1_003')
landsat7 = ee.Image('LANDSAT/LE7_TOA_5YEAR/1999_2003')
# 设置可视化参数
vis_params = {
'min': 0,
'max': 4000,
'palette': ['006633', 'E5FFCC', '662A00', 'D8D8D8', 'F5F5F5'],
}
# 在Map上添加Earth Engine图层
Map.addLayer(
landsat7, {'bands': ['B4', 'B3', 'B2'], 'min': 20, 'max': 200}, 'Landsat 7'
)
Map.addLayer(dem, vis_params, 'SRTM DEM', True, 1)
3 下载数据
python
work_dir = os.path.expanduser('~/Downloads') #下载示例数据
in_shp = os.path.join(work_dir, 'us_cities.shp')
if not os.path.exists(in_shp):
data_url = 'https://github.com/giswqs/data/raw/main/us/us_cities.zip'
geemap.download_from_url(data_url, out_dir=work_dir)
in_fc = geemap.shp_to_ee(in_shp) #将下载的shp文件转为Earth Engine格式
Map.addLayer(in_fc, {}, 'Cities')
4 导出像素值为shp或者csv格式
python
out_shp = os.path.join(work_dir, 'dem.shp') #导出为shp
geemap.extract_values_to_points(in_fc, dem, out_shp)
out_csv = os.path.join(work_dir, 'landsat.csv') #导出为csv
geemap.extract_values_to_points(in_fc, landsat7, out_csv)
结果展示
后记
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