Export.image.toCloudStorage

গুগল ক্লাউড স্টোরেজে একটি ইমেজকে রাস্টার হিসেবে এক্সপোর্ট করার জন্য একটি ব্যাচ টাস্ক তৈরি করে। টাস্ক ট্যাব থেকে টাস্কগুলো শুরু করা যায়।

'crsTransform', 'scale', এবং 'dimensions' পরস্পর বর্জনশীল।

ব্যবহার	ফেরত
Export.image.toCloudStorage(image, description , bucket , fileNamePrefix , dimensions , region , scale , crs , crsTransform , maxPixels , shardSize , fileDimensions , skipEmptyTiles , fileFormat , formatOptions , priority )

যুক্তি	প্রকার	বিস্তারিত
image	ছবি	রপ্তানি করার জন্য ছবিটি।
description	স্ট্রিং, ঐচ্ছিক	টাস্কটির একটি সহজে পঠনযোগ্য নাম। ডিফল্ট নাম হলো 'myExportImageTask'।
bucket	স্ট্রিং, ঐচ্ছিক	ক্লাউড স্টোরেজের গন্তব্য বাকেট।
fileNamePrefix	স্ট্রিং, ঐচ্ছিক	আউটপুটের প্রিফিক্স হিসেবে ব্যবহৃত স্ট্রিং। শেষে একটি "/" চিহ্ন পাথ নির্দেশ করে। ডিফল্ট হিসেবে টাস্কের বিবরণ ব্যবহৃত হয়।
dimensions	সংখ্যা|স্ট্রিং, ঐচ্ছিক	এক্সপোর্ট করা ছবির জন্য ব্যবহৃত মাত্রা। সর্বোচ্চ মাত্রা হিসেবে একটি একক ধনাত্মক পূর্ণসংখ্যা অথবা "WIDTHxHEIGHT" গ্রহণ করা হয়, যেখানে WIDTH এবং HEIGHT উভয়ই ধনাত্মক পূর্ণসংখ্যা।
region	জ্যামিতি.রৈখিক বলয়|জ্যামিতি.বহুভুজ|স্ট্রিং, ঐচ্ছিক	রপ্তানি করার জন্য একটি লিনিয়াররিং, পলিগন, বা অঞ্চলের স্থানাঙ্ক। এগুলোকে জিওমেট্রি অবজেক্ট হিসেবে অথবা স্ট্রিং হিসেবে সিরিয়ালাইজড স্থানাঙ্ক হিসেবে নির্দিষ্ট করা যেতে পারে।
scale	সংখ্যা, ঐচ্ছিক	রেজোলিউশন মিটার প্রতি পিক্সেল এককে। ডিফল্ট মান ১০০০।
crs	স্ট্রিং, ঐচ্ছিক	রপ্তানিকৃত ছবির জন্য CRS ব্যবহার করতে হবে।
crsTransform	তালিকা[সংখ্যা]|স্ট্রিং, ঐচ্ছিক	এক্সপোর্ট করা ইমেজের জন্য অ্যাফাইন ট্রান্সফর্ম ব্যবহার করা হবে। এর জন্য 'crs' সংজ্ঞায়িত থাকা আবশ্যক।
maxPixels	সংখ্যা, ঐচ্ছিক	এক্সপোর্টে পিক্সেলের সংখ্যা সীমিত করুন। ডিফল্টরূপে, এক্সপোর্ট 1e8 পিক্সেল অতিক্রম করলে আপনি একটি ত্রুটি দেখতে পাবেন। এই মানটি স্পষ্টভাবে সেট করার মাধ্যমে এই সীমা বাড়ানো বা কমানো যায়।
shardSize	সংখ্যা, ঐচ্ছিক	যে টাইলগুলিতে এই ছবিটি গণনা করা হবে, সেগুলির পিক্সেল আকার। ডিফল্ট মান ২৫৬।
fileDimensions	তালিকা[সংখ্যা]|সংখ্যা, ঐচ্ছিক	প্রতিটি ইমেজ ফাইলের পিক্সেল ডাইমেনশন, যদি ইমেজটি একটি ফাইলে রাখার জন্য খুব বড় হয়। বর্গাকার আকৃতি বোঝাতে একটি একক সংখ্যা, অথবা (প্রস্থ, উচ্চতা) বোঝাতে দুটি ডাইমেনশনের একটি অ্যারে নির্দিষ্ট করা যেতে পারে। মনে রাখবেন যে, ইমেজটি সামগ্রিক ইমেজের ডাইমেনশন অনুযায়ী ক্লিপ করা হবে। এটি অবশ্যই shardSize-এর গুণিতক হতে হবে।
skipEmptyTiles	বুলিয়ান, ঐচ্ছিক	যদি 'true' হয়, তাহলে খালি (অর্থাৎ, সম্পূর্ণ-মাস্ক করা) ইমেজ টাইল লেখা বাদ দেওয়া হবে। ডিফল্ট মান 'false'। শুধুমাত্র GeoTIFF এক্সপোর্টের ক্ষেত্রে সমর্থিত।
fileFormat	স্ট্রিং, ঐচ্ছিক	যে স্ট্রিং ফাইল ফরম্যাটে ছবিটি এক্সপোর্ট করা হবে। বর্তমানে শুধুমাত্র 'GeoTIFF' এবং 'TFRecord' সমর্থিত, ডিফল্ট হিসেবে 'GeoTIFF' ব্যবহৃত হয়।
formatOptions	ImageExportFormatConfig, ঐচ্ছিক	ফরম্যাট-নির্দিষ্ট বিকল্পগুলির জন্য স্ট্রিং কী-সহ একটি ডিকশনারি। 'GeoTIFF'-এর জন্য: 'cloudOptimized' (বুলিয়ান), 'noData' (ফ্লোট)। 'TFRecord'-এর জন্য: দেখুন https://developers.google.com/earth-engine/guides/tfrecord#formatoptions
priority	সংখ্যা, ঐচ্ছিক	প্রকল্পের মধ্যে কাজটি কতটা অগ্রাধিকার পাবে। উচ্চ অগ্রাধিকারের কাজগুলো আগে নির্ধারিত হয়। এর মান অবশ্যই ০ থেকে ৯৯৯৯-এর মধ্যে একটি পূর্ণসংখ্যা হতে হবে। ডিফল্ট মান হলো ১০০।

উদাহরণ

কোড এডিটর (জাভাস্ক্রিপ্ট)

// A Landsat 8 surface reflectance image.
var image = ee.Image('LANDSAT/LC08/C02/T1_L2/LC08_044034_20210508')
  .select(['SR_B.']);  // reflectance bands

// A region of interest.
var region = ee.Geometry.BBox(-122.24, 37.13, -122.11, 37.20);

// Set the export "scale" and "crs" parameters.
Export.image.toCloudStorage({
  image: image,
  description: 'image_export',
  bucket: 'gcs-bucket-name',
  fileNamePrefix: 'image_export',
  region: region,
  scale: 30,
  crs: 'EPSG:5070'
});

// Use the "crsTransform" export parameter instead of "scale" for more control
// over the output grid. Here, "crsTransform" is set to align the output grid
// with the grid of another dataset. To view an image's CRS transform:
// print(image.projection())
Export.image.toCloudStorage({
  image: image,
  description: 'image_export_crstransform',
  bucket: 'gcs-bucket-name',
  fileNamePrefix: 'image_export_crstransform',
  region: region,
  crsTransform: [30, 0, -2493045, 0, -30, 3310005],
  crs: 'EPSG:5070'
});

// If the export has more than 1e8 pixels, set "maxPixels" higher.
Export.image.toCloudStorage({
  image: image,
  description: 'image_export_maxpixels',
  bucket: 'gcs-bucket-name',
  fileNamePrefix: 'image_export_maxpixels',
  region: region,
  scale: 30,
  crs: 'EPSG:5070',
  maxPixels: 1e13
});

// Export a Cloud Optimized GeoTIFF (COG) by setting the "cloudOptimized"
// parameter to true.
Export.image.toCloudStorage({
  image: image,
  description: 'image_export_cog',
  bucket: 'gcs-bucket-name',
  fileNamePrefix: 'image_export_cog',
  region: region,
  scale: 30,
  crs: 'EPSG:5070',
  formatOptions: {
    cloudOptimized: true
  }
});

// Define a nodata value and replace masked pixels with it using "unmask".
// Set the "sameFootprint" parameter as "false" to include pixels outside of the
// image geometry in the unmasking operation.
var noDataVal = -9999;
var unmaskedImage = image.unmask({value: noDataVal, sameFootprint: false});
// Use the "noData" key in the "formatOptions" parameter to set the nodata value
// (GeoTIFF format only).
Export.image.toCloudStorage({
  image: unmaskedImage,
  description: 'image_export_nodata',
  bucket: 'gcs-bucket-name',
  fileNamePrefix: 'image_export_nodata',
  region: image.geometry(),  // full image bounds
  scale: 2000,  // large scale for minimal demo
  crs: 'EPSG:5070',
  fileFormat: 'GeoTIFF',
  formatOptions: {
    noData: noDataVal
  }
});

পাইথন সেটআপ

পাইথন এপিআই এবং ইন্টারেক্টিভ ডেভেলপমেন্টের জন্য geemap ব্যবহারের তথ্যের জন্য পাইথন এনভায়রনমেন্ট পেজটি দেখুন।

import ee
import geemap.core as geemap

কোলাব (পাইথন)

# A Landsat 8 surface reflectance image.
image = ee.Image(
    'LANDSAT/LC08/C02/T1_L2/LC08_044034_20210508'
).select(['SR_B.'])  # reflectance bands

# A region of interest.
region = ee.Geometry.BBox(-122.24, 37.13, -122.11, 37.20)

# Set the export "scale" and "crs" parameters.
task = ee.batch.Export.image.toCloudStorage(
    image=image,
    description='image_export',
    bucket='gcs-bucket-name',
    fileNamePrefix='image_export',
    region=region,
    scale=30,
    crs='EPSG:5070'
)
task.start()

# Use the "crsTransform" export parameter instead of "scale" for more control
# over the output grid. Here, "crsTransform" is set to align the output grid
# with the grid of another dataset. To view an image's CRS transform:
# display(image.projection())
task = ee.batch.Export.image.toCloudStorage(
    image=image,
    description='image_export_crstransform',
    bucket='gcs-bucket-name',
    fileNamePrefix='image_export_crstransform',
    region=region,
    crsTransform=[30, 0, -2493045, 0, -30, 3310005],
    crs='EPSG:5070'
)
task.start()

# If the export has more than 1e8 pixels, set "maxPixels" higher.
task = ee.batch.Export.image.toCloudStorage(
    image=image,
    description='image_export_maxpixels',
    bucket='gcs-bucket-name',
    fileNamePrefix='image_export_maxpixels',
    region=region,
    scale=30,
    crs='EPSG:5070',
    maxPixels=1e13
)
task.start()

# Export a Cloud Optimized GeoTIFF (COG) by setting the "cloudOptimized"
# parameter to true.
task = ee.batch.Export.image.toCloudStorage(
    image=image,
    description='image_export_cog',
    bucket='gcs-bucket-name',
    fileNamePrefix='image_export_cog',
    region=region,
    scale=30,
    crs='EPSG:5070',
    formatOptions={
        'cloudOptimized': True
    }
)
task.start()

# Define a nodata value and replace masked pixels with it using "unmask".
# Set the "sameFootprint" parameter as "false" to include pixels outside of the
# image geometry in the unmasking operation.
nodata_val = -9999
unmasked_image = image.unmask(value=nodata_val, sameFootprint=False)
# Use the "noData" key in the "formatOptions" parameter to set the nodata value
# (GeoTIFF format only).
task = ee.batch.Export.image.toCloudStorage(
    image=unmasked_image,
    description='image_export_nodata',
    bucket='gcs-bucket-name',
    fileNamePrefix='image_export_nodata',
    region=image.geometry(),  # full image bounds
    scale=2000,  # large scale for minimal demo
    crs='EPSG:5070',
    fileFormat='GeoTIFF',
    formatOptions={
       'noData': nodata_val
    }
)
task.start()