Google Earth Engine（GEE）——导出影像集合数据

GEE中的影像数据可以通过Export导出至Google Drive、Google Assets或Google Cloud Storage中，但是在平台中只支持导出单张的影像数据，如果要导出影像集合，只能使用循环遍历的方法来解决。

通过查询GEE的API，我们可以找到在集合中有一个异步操作方法——evaluate，这个方法比较特殊的是在它的回调方法中，GEE的对象会被转化为普通的JavaScript对象，这样就可以使用循环遍历导出想要的影像集合数据。

首先，我们可以先定义一个下载函数：

function exportImage(image, roi, fileName) {  
    Export.image.toDrive({  
       image: image,  
       description: "Drive-image-"+fileName,  
       fileNamePrefix: fileName,  //文件命名
       folder: "Landsat 8",  //保存的文件夹
       scale: 30,  //分辨率
       region: roi,  //研究区
       maxPixels: 1e13,  //最大像元素
       crs: "EPSG:4326"  //设置投影
   });  
 }

然后，通过生成列表的方式，调用批量下载函数，完成影像集合数据的导出：

//生成列表，迭代下载
//调用影像集合的reduceColumns()方法，结合ee.Reducer.toList()，就可以根据指定的属性生成一个列表
//在回调方法中，index这个参数就变成了一个普通的JavaScript对象
//接下来就可以利用for循环来获取每一景的影像，同时调用exportImage()函数，导出影像
var indexList = data_selected.reduceColumns(ee.Reducer.toList(), ["system:index"]).get("list"); 
print("indexList", indexList);
indexList.evaluate(function(indexs) { 
    for (var i=0; i<indexs.length; i++) {  
        var image = data_selected.filter(ee.Filter.eq("system:index", indexs[i]))
              .first()
              .toInt16()
              .clip (roi); 
        exportImage(image, roi, indexs[i]);  
   }
 });

示例代码

//研究区
var roi = ee.FeatureCollection("users/sihaixiang/shandong").geometry(); //("users/....")自己填入研究shp文件路径
Map.centerObject(roi, 7);
Map.addLayer(roi, {color:"black"}, "roi");
 
//批量下载函数
function exportImage(image, roi, fileName) {  
    Export.image.toDrive({  
       image: image,  
       description: "Drive-image-"+fileName,  
       fileNamePrefix: fileName+'_EVI',  //文件命名
       folder: "MODIS_EVI",  //保存的文件夹
       scale: 250,  //分辨率
       region: roi,  //研究区
       maxPixels: 1e13,  //最大像元素
       crs: "EPSG:4326"  //设置投影
   });  
 } 
 
//加载数据集
//MODIS13Q1产品下的EVI产品,16天/幅,分辨率为250米
var data = ee.ImageCollection("MODIS/006/MOD13Q1");
 
//筛选数据
var data_selected = data.filterBounds(roi) 
               .filterDate("2022-01-01", "2022-06-30")
               .select("EVI")
               
print("data_selected", data_selected); 
 
//生成列表，迭代下载
var indexList = data_selected.reduceColumns(ee.Reducer.toList(), ["system:index"]).get("list"); 
print("indexList", indexList);
indexList.evaluate(function(indexs) { 
    for (var i=0; i<indexs.length; i++) {  
        var image = data_selected.filter(ee.Filter.eq("system:index", indexs[i]))
              .first()
              .toInt16()  //设置数据类型 
              .clip (roi);   //裁剪数据
        exportImage(image, roi, indexs[i]);  //保存图像至Google网盘
   }
 });

结果