Export.image.toCloudStorage

यह फ़ंक्शन, इमेज को रास्टर के तौर पर Google Cloud Storage में एक्सपोर्ट करने के लिए, बैच टास्क बनाता है. Tasks टैब से टास्क शुरू किए जा सकते हैं.

"crsTransform", "scale", और "dimensions" एक-दूसरे से अलग हैं.

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

आर्ग्यूमेंट	टाइप	विवरण
image	इमेज	एक्सपोर्ट की जाने वाली इमेज.
description	स्ट्रिंग, ज़रूरी नहीं	टास्क का ऐसा नाम जिसे कोई भी व्यक्ति आसानी से पढ़ सकता है. डिफ़ॉल्ट रूप से, इसे "myExportImageTask" पर सेट किया जाता है.
bucket	स्ट्रिंग, ज़रूरी नहीं	Cloud Storage का डेस्टिनेशन बकेट.
fileNamePrefix	स्ट्रिंग, ज़रूरी नहीं	इस स्ट्रिंग का इस्तेमाल, आउटपुट के प्रीफ़िक्स के तौर पर किया जाता है. आखिर में "/" का मतलब पाथ होता है. डिफ़ॉल्ट रूप से, टास्क के ब्यौरे का इस्तेमाल किया जाता है.
dimensions	Number|String, optional	एक्सपोर्ट की गई इमेज के लिए इस्तेमाल किए जाने वाले डाइमेंशन. यह ज़्यादा से ज़्यादा डाइमेंशन के तौर पर, एक पॉज़िटिव पूर्णांक लेता है या "WIDTHxHEIGHT" लेता है. इसमें WIDTH और HEIGHT, दोनों पॉज़िटिव पूर्णांक होते हैं.
region	Geometry.LinearRing|Geometry.Polygon|String, optional	LinearRing, Polygon या एक्सपोर्ट किए जाने वाले क्षेत्र को दिखाने वाले निर्देशांक. इन्हें Geometry ऑब्जेक्ट या स्ट्रिंग के तौर पर क्रम से लगाए गए निर्देशांक के तौर पर तय किया जा सकता है.
scale	नंबर, ज़रूरी नहीं है	पिक्सल के हिसाब से रिज़ॉल्यूशन, मीटर में. डिफ़ॉल्ट रूप से, यह वैल्यू 1,000 पर सेट होती है.
crs	स्ट्रिंग, ज़रूरी नहीं	एक्सपोर्ट की गई इमेज के लिए इस्तेमाल किया जाने वाला सीआरएस.
crsTransform	List[Number]|String, optional	एक्सपोर्ट की गई इमेज के लिए, अफ़ाइन ट्रांसफ़ॉर्म का इस्तेमाल किया जाता है. इसके लिए, "crs" को तय करना ज़रूरी है.
maxPixels	नंबर, ज़रूरी नहीं है	एक्सपोर्ट में पिक्सल की संख्या सीमित करें. डिफ़ॉल्ट रूप से, अगर एक्सपोर्ट किए गए पिक्सल की संख्या 10 करोड़ से ज़्यादा है, तो आपको गड़बड़ी का मैसेज दिखेगा. इस वैल्यू को साफ़ तौर पर सेट करने से, इस सीमा को बढ़ाया या घटाया जा सकता है.
shardSize	नंबर, ज़रूरी नहीं है	यह इमेज जिन टाइलों में कैलकुलेट की जाएगी उनका साइज़ पिक्सल में. डिफ़ॉल्ट रूप से, यह वैल्यू 256 पर सेट होती है.
fileDimensions	List[Number]|Number, optional	अगर इमेज का साइज़ इतना बड़ा है कि उसे एक फ़ाइल में नहीं रखा जा सकता, तो हर इमेज फ़ाइल के डाइमेंशन पिक्सल में होने चाहिए. स्क्वेयर आकार दिखाने के लिए, एक संख्या तय की जा सकती है. इसके अलावा, चौड़ाई और ऊंचाई दिखाने के लिए, दो आयाम का कलेक्शन तय किया जा सकता है. ध्यान दें कि इमेज को अब भी इमेज के कुल डाइमेंशन के हिसाब से काटा जाएगा. यह shardSize का गुणक होना चाहिए.
skipEmptyTiles	बूलियन, ज़रूरी नहीं	अगर यह विकल्प सही है, तो खाली (यानी कि पूरी तरह से मास्क की गई) इमेज टाइलें नहीं लिखी जाएंगी. डिफ़ॉल्ट रूप से, यह विकल्प गलत पर सेट होता है. यह विकल्प सिर्फ़ GeoTIFF एक्सपोर्ट पर काम करता है.
fileFormat	स्ट्रिंग, ज़रूरी नहीं	स्ट्रिंग फ़ाइल फ़ॉर्मैट, जिसमें इमेज एक्सपोर्ट की जाती है. फ़िलहाल, सिर्फ़ 'GeoTIFF' और 'TFRecord' काम करते हैं. डिफ़ॉल्ट रूप से, 'GeoTIFF' सेट होता है.
formatOptions	ImageExportFormatConfig, ज़रूरी नहीं	यह फ़ॉर्मैट के हिसाब से विकल्पों के लिए, स्ट्रिंग कुंजियों की डिक्शनरी है. 'GeoTIFF' के लिए: 'cloudOptimized' (बूलियन), 'noData' (फ़्लोट). 'TFRecord' के लिए: https://developers.google.com/earth-engine/guides/tfrecord#formatoptions पर जाएं
priority	नंबर, ज़रूरी नहीं है	प्रोजेक्ट में टास्क की प्राथमिकता. ज़्यादा प्राथमिकता वाले टास्क को पहले शेड्यूल किया जाता है. यह 0 से 9999 के बीच का पूर्णांक होना चाहिए. डिफ़ॉल्ट रूप से, यह वैल्यू 100 पर सेट होती है.

उदाहरण

कोड एडिटर (JavaScript)

// 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
  }
});

Python सेटअप करना

Python API और इंटरैक्टिव डेवलपमेंट के लिए geemap का इस्तेमाल करने के बारे में जानकारी पाने के लिए, Python एनवायरमेंट पेज देखें.

import ee
import geemap.core as geemap

Colab (Python)

# 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()