文章目录

前言
一、GEE python学习的“磨刀石”
二、geemap及其基本用法
- 1.geemap介绍
- 2. 比较常用的类
- 3.geemap的基本操作
三、地图圈取，获取经纬度
- 1.区域圈取
- 2.Marker获取像素坐标
四、数据集预处理
- 1.Filter
- 2.去云
五、图片，图表
- 1.缩略图和动图
- 2.tif图
- 3.制作图表
六、数据处理与导出方法
- 1.数据处理
- 2.导出图片和图片集
- 3.导出其它数据
七、App制作
- 1.App类型
- 2.ui制作
八、Heroku及其文件系统
九、Heroku下的免费文件管理方案
- 1.邮件
- 2.github
十、以自己的电脑为主机部署App
- 1.voila
- 2.ngrok
- 3.小米球

前言

注：项目距今一年了，部分代码缺失没办法

笔者之前从未接触google earth engine (GEE)，网上资料也不是很多，而GEE python的内容更是少之又少。尽管如此，许多不计报酬，无私分享的同志依然给我带来很大的帮助。吃水不忘打井人，我会尽量把我在GEE python的实践经验发出来。下面我以我的项目为例，与大家交流GEE python制作App并部署的方法。

我的实践项目是：编写可以对任意圈取区域的归一化植被指数（NDVI）进行分析的App，并使用Heroku平台或者以自己的电脑为主机部署App。

注：以下内容基于鄙人粗浅的学识，错误不可避免，还请有识之士评论纠正

一、GEE python学习的“磨刀石”

磨刀不误砍柴功，我斗胆向各位推荐一些好用的工具，网址，值得学习的视频资料。
1.英文翻译工具：copytranslator
和谷歌生草机不一样，它的翻译非常自然准确，而且两种语言多次互相转译依然保持准确。学习GEE常常要看英文资料，用这个可以消除语言障碍。

2.常用的资源
链接: geemap指南.
链接: geemap作者的视频教程.
链接: 区域数值统计（均值，最大值等等）.

我比较常用这些

3.geemap
geemap是吴秋生教授开发的包，专门用于python语言。（吴教授还会解答相关的问题，我厚脸皮发邮件问过，教授真的回复我了。）但是要注意，geemap适用于ipynb文件，就是jupyter notebook格式的文件，直接用py文件写应该是看不到地图的。geemap我会详细介绍。

二、geemap及其基本用法

1.geemap介绍

背景我就不说了，没什么意义。要强调的有三点：
a.GEE python相比于GEE JavaScript没有ui类，其它基本类似。所以绘制ui我们要求助于第三方库。下面是java版的API（这图不是我的，侵删）：

b.GEE python没有直接部署App的功能，GEE JavaScript代码是可以用App功能直接部署到GEA上的。所以部署App我们选择Heroku平台或者也可以建立服务器。
c.geemap不能用py文件直接编写。

2. 比较常用的类

0.Map类：就是地图，但是geemap的地图基于ipyleaflet，ipywidgets所以不能直接在.py中使用
1.Image类：影像，所有卫星拍摄的影像，都是以Image类进行处理的。不同数据集有不同的属性，但是一般波段（Bands）属性。一张影像是由不同的波段构成的，比如红光（R），近红外光(NIR)。除此之外还有含云量等等。影像的属性是我们数据处理的关键。
查看方法：

2.ImageCollection类：从官方发布的文档来看，ImageCollection是由Image构成的列表或队列。但起始不能像列表，队列一样索引，删除，插入，添加等。即使有collection2list函数，返回的也只是名称的列表而已。
3.Geometry类：几何类，地图上的几何图形，可以覆盖想要的区域。点，线，多边形，圆等等。

3.geemap的基本操作

1.导入地图

import ee
import geemap
myMap = geemap.Map()
myMap

效果：

2.导入数据集

S2 = ee.ImageCollection('COPERNICUS/S2')##哨兵2号数据集

3.绘制几何图形
直接绘制：使用左侧工具栏

代码绘制：

#多边形，还有其它类型，不一一列举
ROI = ee.Geometry.Polygon( [[[116.942508, 30.41973],[116.942508, 30.638437],[117.215907, 30.638437],[117.215907, 30.41973],[116.942508, 30.41973]]])
myMap.addLayer(ROI)#可以加入调色盘和名称，默认黑色

addLayer（）可以接受影像，影像集，几何图形，矢量图等
效果：

4.引入矢量图
首先你需要有矢量图资源，具体请自行搜索，有很详细的代码，可以裁剪出城市，省份，国家等

5.裁剪(clip())

Image.clip(ROI)#裁剪出影像ROI的部分

三、地图圈取，获取经纬度

1.区域圈取

如上所示

2.Marker获取像素坐标

from ipyleaflet import WidgetControl,Marker,Popup
marker = Marker(location = (0,0),
draggable=True,)
'''
1.查看Image,ImageCollection等信息用getInfo，不用这个是看不到信息的，返回字典
2.marker初始坐标location 是元组，注意不要把横纵坐标填反
3.可拖拽'''

message1 = HTML()
marker.popup = message1#弹出信息
myMap.add_layer(marker)
popup = Popup(location=marker.location,child=message1,close_button=False,auto_close=False,close_on_escape_key=False)

#事件响应，这里是弹出marker坐标
def get_callback(marker, html,popup):def callback(*args, **kwargs):html.value = '''<b>marker location:</b><br>{}'''.format(marker.location)popup.location = marker.locationndvi_point(marker)return callback

#不同事件类型
marker.on_click(get_callback(marker, message1,popup))#添加点击事件
#marker.on_mouseover(get_callback(marker, message1,popup))

print(marker.location)，你可以用任何方法使用marker所在坐标

四、数据集预处理

1.Filter

链接: Filter 使用指南.
1.按日期筛选
2.按位置筛选
3.按元数据筛选

数据集（COPERNICUS/）	日期	含云量	数据集大小
S2	- -	- -	极大
S2	18/01/01~02/01	- -	降低
S2	- -	<20	降低
S2	18/01/01~02/01	<20	适合处理

数据处理之前，建议先筛选出感兴趣的数据，减小运算量。

2.去云

1.QA60去云

def rmcloud(img):
#去云方法，适用哨兵2号数据。不透明云层和卷云的属性分别是QA60的第10,11号比特位0表示无,1表示有。含云量的属性是CLOUDY_PIXEL_PERCENTAGE。qa=img.select('QA60')cloud1=1<<10cloud2=1<<11mask = qa.bitwiseAnd(cloud1).eq(0).And(qa.bitwiseAnd(cloud2).eq(0))return img.updateMask(mask).divide(10000).select("B4","B8").copyProperties(img, ["system:time_start"])

2.云概率文件去云

可以参考知乎或者csdn的文章，我就不便发出了

参考: 知乎基于sentinel的去云方案对比评估.
但是JavaScript

五、图片，图表

1.缩略图和动图

缩略图指的是：

在GEE JavaScript中缩略图可以用ui.Thumbnail（）获取，但是之前提到过，python版没有ui类，python可以考虑用

geemap.ee_export_image()

imageio，制作动图很方便
动图指的是由缩略图制作的gif：

2.tif图

tif是可以在类似Arcmap的软件上进行分析的。

tif:

不能上传原图，截图将就下。

3.制作图表

1.使用matplotlib制作图表

在这里插入代码片

2.直接将图表显示在地图上

在这里插入代码片

3.geemap自带功能

六、数据处理与导出方法

1.数据处理

1.NDVI(归一化植被指数)的计算方法：

def ndvi_img(img):#加工原图像成为ndvi图像,将NDVI波段添加至图片ndvi = img.normalizedDifference(["B8","B4"]).float().rename("NDVI")ndvi_img = img.addBands(ndvi)return ndvi_img

2.使用.map()批量处理图片
你可能需要处理一整个数据集

def get_ndvi_collection(start_time,end_time):try:no_cloud_S2 = S2.filterDate(start_time,end_time).filter(ee.Filter.lt('CLOUDY_PIXEL_PERCENTAGE',20)).map(rmcloud)#选择年份，数据集去云处理ndvi_list = no_cloud_S2.map(ndvi_img)#转化为ndvi图vis_params = {'min': -0.2,'max': 0.8,'palette': 'FFFFFF, CE7E45, DF923D, F1B555, FCD163, 99B718, 74A901, 66A000, 529400,' +'3E8601, 207401, 056201, 004C00, 023B01, 012E01, 011D01, 011301'}ROI_ndvi = ndvi_list.select("NDVI").map(clip)#ndvi图片裁剪出合肥地区return ROI_ndviexcept:return None

3.Reducer

4.geemap中区域统计数值方法
视频参考: GEE教程第12期： Computing zonal statistics with Earth Engine.

5.geemap自带功能

2.导出图片和图片集

视频参考: GEE教程第11期：Exporting Earth Engine Image and ImageCollection.

3.导出其它数据

七、App制作

1.App类型

2.ui制作

视频参考: GEE教程第40期：如何添加交互式控件到地图上.
对于控件较多的App，我推荐Tab控件,可以更好管理界面

tab_contents = ['第1页', '第2页','地图']tool1 = widgets.VBox()
tool2 = widgets.VBox()
children = [tool1,tool2,myMap]tab = widgets.Tab()
tab.children = children
for index,i in enumerate(tab_contents):tab.set_title(index,i)  # 需要索引与值两个参数
tab

八、Heroku及其文件系统

翻译自：https://help.heroku.com/K1PPS2WM/why-are-my-file-uploads-missing-deleted-from-the-application

Heroku文件系统是短暂的——这意味着在dyno运行时对文件系统的任何更改只会持续到dyno关闭或重新启动。每个dyno都会使用最近部署的文件系统的干净副本启动。这与许多基于容器的系统（如Docker）的运行方式类似。
此外，在正常运行情况下，dynos每天都会重新启动一个称为“循环”的过程。
这两个事实意味着Heroku上的文件系统不适合持久存储数据。在需要存储数据的情况下，我们建议使用数据库插件，如Postgres（用于数据）或专用文件存储服务，如AWS S3（用于静态文件）。如果你不想在AWS上建立一个账户来创建一个S3 bucket，我们这里也有处理静态资产存储和处理的插件https://elements.heroku.com/addons

也就是说，想要长期存储文件——得加钱

九、Heroku下的免费文件管理方案

1.邮件

你可以使用邮件发送heroku的数据到指定邮箱，写代码可以考虑stmp（如果我没记错的话）

2.github

十、以自己的电脑为主机部署App

1.voila

voila（又称Voilà）是构筑web app的捷径。voila会将 Jupyter 笔记本变成独立的 Web 应用程序，这样jupyter代码直接在主机上运行就可以形成app，Voilà 使用 strip_source 选项运行，该选项可以隐藏原始代码。
要注意的是， Voilà 默认不提供作为经典笔记本扩展 (nbextension) 安装的 Jupyter Widget。如果自定义小部件尚未发布到 npm，或者当 Voilà 在没有 Internet 连接的环境中运行时，这可能会导致错误 (404)。所以使用ipywidgets绘制ui时，为了防止界面加载不出来，需要使用命令“voila --enable_nbextensions=True”，支持扩展。

2.ngrok

如果你不想用heroku，转而使用自己的笔记本电脑作为主机。那用volia之后，还需要把app发布出来。nigrok可以解决此问题。但是ngrok使用成本高，只是想做个小项目或者糊弄毕设完全不需要。你就可以使用小米球作为替代，一杯可乐钱就ok。
为了与voila功能配合，先使用voila – port = <port number>,将Web App运行到端口。再使用ngrok的内网穿透，就可以完成App的本地服务器部署

3.小米球

具体的部署方法可以参考上面链接中的up，因为时间相距太久具体的部署我已经忘记了。

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