Google Earth Engine 入门2 GEE初体验

一只热衷于分享的科研狗，一个曾经为产品算法熬过很多很多个夜的科研狗。以前的我热衷于产品生产，而不是应用，比如SR的生产，LST的生产，这样的话，就需要数月甚至数年的原始数据下载下来，OK，你可能说在GEE上面也可以调用TOAR，调用BT，但是其实是有很多细节需要处理，很多的不便之处的，比如你可能要调用IDL中的函数，调用ENVI中的函数，才能完成初步处理，有的东西非IDL不能处理，除非Esri把ENVI工具源码公布，让其他语言，如JS有复制的可能，但是不可能的，ESRI不可能公布的，这样就是说，下载下来比较方便，随心所欲使用IDL调用ENVI下的工具，然后用来测试自己的算法，而如果做应用，可以直接使用GEE上的SR产品，使用GEE上的LST产品，直接省去了数据下载的过程。的确好爽啊！

因此，对做应用的人来说，就是神器。

Google Earth Engine (GEE) 确实是比较适合地学应用的强大平台，花了两小时，体验了一把GEE，我决定入坑了。

上一篇，谈到了如何注册账号。
接下来，跟我初体验一下。

1 了解GEE

https://earthengine.google.com/faq/

2 代码编辑器

首先，我们放上Code Editor的链接，
https://code.earthengine.google.com/

关于更多界面编辑器的介绍，看这里：
https://developers.google.com/earth-engine/playground

3 小例

更多学习资料，请参见无形的风。

//导出单张影像到Drive中
var landsat = ee.Image('LANDSAT/LC8_L1T_TOA/LC81230322014135LGN00').select(['B6', 'B5', 'B3']);
var geometry = ee.Geometry.Rectangle([116.2621, 39.8412, 116.4849, 40.01236]);
Map.centerObject(geometry, 7);
Map.addLayer(geometry, {}, "geometry");
Map.addLayer(landsat);
// To Drive
Export.image.toDrive({
 image: landsat,
 description: 'imageToDriveExample',
 scale: 30,
 region: geometry});

653类似于LAT5的542，植被接近于人眼识别色。
显示上述组合的LAT8的遥感图像，裁剪北京主城区，将其输出到谷歌云盘。

先保存代码，再运行代码。

4 结果

云盘空间中查看是否有结果，
云盘地址：https://drive.google.com/drive/my-drive

看出来，15G的云盘空间已经有了29M大小的图像。

5云盘空间下载保存

将其从云盘空间下载下来，保存到磁盘目录，用ENVI打开查看。

空间参考信息也已自动写入。

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“后来遇见它，陪我春秋冬夏~”
你好，GEE !