Google Earth Engine（GEE）——容易犯的错误4（errorMargin、reduceToVectors、reduceRegions() )

此星光明

发布于 2024-02-02 08:13:56

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发布于 2024-02-02 08:13:56

使用非零 `errorMargin`

对于可能的几何运算，在给定计算精度的情况下，尽可能使用最大的误差容限。误差幅度指定在几何操作期间（例如在重新投影期间）允许的最大允许误差（以米为单位）。指定较小的误差幅度可能会导致需要对几何图形（带坐标）进行密集化，这可能会占用大量内存。为您的计算指定尽可能大的误差范围是一种很好的做法：

var ecoregions = ee.FeatureCollection('RESOLVE/ECOREGIONS/2017');

var complexCollection = ecoregions.limit(10);
Map.centerObject(complexCollection);
Map.addLayer(complexCollection);

var expensiveOps = complexCollection.map(function(f) {
  return f.buffer(10000, 200).bounds(200);
});
Map.addLayer(expensiveOps, {}, 'expensiveOps');

使用小规模比例来进行`reduceToVectors()`

如果要将栅格转换为矢量，请使用适当的比例。指定一个非常小的比例会大大增加计算成本。将比例设置得尽可能高，以获得所需的精度。例如，要获取代表全球陆地的多边形：

var etopo = ee.Image('NOAA/NGDC/ETOPO1');

// 估算陆地边界大于-100米的
var bounds = etopo.select(0).gt(-100);

// Non-geodesic polygon.请注意在全局缩减中使用非测地线多边形。
var almostGlobal = ee.Geometry.Polygon({
  coords: [[-180, -80], [180, -80], [180, 80], [-180, 80], [-180, -80]],
  geodesic: false
});
Map.addLayer(almostGlobal, {}, 'almostGlobal');

var vectors = bounds.selfMask().reduceToVectors({
  reducer: ee.Reducer.countEvery(),
  geometry: almostGlobal,
  // 将比例设置为给定的最大可能
  // 计算所需的精度。
  scale: 50000,//这里你可以尝试分辨率设置小一些，发现计算时间会陡增
});
Map.addLayer(vectors, {}, 'vectors');

不要`reduceToVectors()`与`reduceRegions()`

不要使用FeatureCollection返回的reduceToVectors()作为的输入reduceRegions()。相反，在调用之前添加要reduce的波段reduceToVectors()：

var etopo = ee.Image('NOAA/NGDC/ETOPO1');
var mod11a1 = ee.ImageCollection('MODIS/006/MOD11A1');

// 大致的陆地边界。
var bounds = etopo.select(0).gt(-100);

// Non-geodesic polygon.
var almostGlobal = ee.Geometry.Polygon({
  coords: [[-180, -80], [180, -80], [180, 80], [-180, 80], [-180, -80]],
  geodesic: false
});

var lst = mod11a1.first().select(0);

var means = bounds.selfMask().addBands(lst).reduceToVectors({
  reducer: ee.Reducer.mean(),
  geometry: almostGlobal,
  scale: 1000,
  maxPixels: 1e10
});
print(means.limit(10));

请注意，减少另一个区域内一个图像的像素的其他方法包括 reduceConnectedComponents() 和/或分组 reducers。

本文参与腾讯云自媒体同步曝光计划，分享自作者个人站点/博客。

原始发表：2024-02-01，如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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