Export.table.toDrive

تنشئ هذه الدالة مهمة مجمّعة لتصدير FeatureCollection كجدول إلى Drive. يمكن بدء المهام من علامة التبويب "مهام Google".

الاستخدام	المرتجعات
Export.table.toDrive(collection, description, folder, fileNamePrefix, fileFormat, selectors, maxVertices, priority)

الوسيطة	النوع	التفاصيل
collection	FeatureCollection	مجموعة العناصر المطلوب تصديرها
description	سلسلة، اختيارية	اسم يمكن للبشر قراءته للمهمة، ويمكن أن يحتوي على أحرف وأرقام و- و_ (بدون مسافات)، والقيمة التلقائية هي "myExportTableTask".
folder	سلسلة، اختيارية	مجلد Google Drive الذي سيتم حفظ عملية التصدير فيه ملاحظة: (أ) إذا كان اسم المجلد متوفّرًا في أي مستوى، تتم كتابة الناتج فيه، (ب) إذا كانت أسماء المجلدات مكرّرة، تتم كتابة الناتج في المجلد الذي تم تعديله مؤخرًا، (ج) إذا لم يكن اسم المجلد متوفّرًا، سيتم إنشاء مجلد جديد في الجذر، (د) يتم تفسير أسماء المجلدات التي تحتوي على فواصل (مثل "path/to/file") كسلاسل حرفية، وليس كمسارات نظام. يتم تلقائيًا اختيار جذر Drive.
fileNamePrefix	سلسلة، اختيارية	بادئة اسم الملف، ويمكن أن تحتوي على أحرف وأرقام و- و_ (بدون مسافات)، والقيمة التلقائية هي الوصف.
fileFormat	سلسلة، اختيارية	تنسيق الإخراج: "CSV" (تلقائي) أو "GeoJSON" أو "KML" أو "KMZ" أو "SHP" أو "TFRecord".
selectors	List[String]|String, optional	قائمة بالسمات المطلوب تضمينها في عملية التصدير، إما سلسلة واحدة تتضمّن أسماء مفصولة بفواصل أو قائمة سلاسل
maxVertices	رقم، اختياري	الحد الأقصى لعدد الرؤوس غير المقطوعة لكل شكل هندسي، وسيتم تقسيم الأشكال الهندسية التي تحتوي على المزيد من الرؤوس إلى أجزاء أصغر من هذا الحجم.
priority	رقم، اختياري	تمثّل هذه السمة أولوية المهمة ضمن المشروع، ويتم تحديد موعد للمهام ذات الأولوية الأعلى في وقت أقرب. يجب أن تكون قيمة هذه السمة عددًا صحيحًا بين 0 و9999، والقيمة التلقائية هي 100.

أمثلة

أداة تعديل الرموز (JavaScript)

// A Sentinel-2 surface reflectance image.
var img = ee.Image('COPERNICUS/S2_SR/20210109T185751_20210109T185931_T10SEG');
Map.setCenter(-122.359, 37.428, 9);
Map.addLayer(img, {bands: ['B11', 'B8', 'B3'], min: 100, max: 3500}, 'img');

// Sample the image at 20 m scale, a point feature collection is returned.
var samp = img.sample({scale: 20, numPixels: 50, geometries: true});
Map.addLayer(samp, {color: 'white'}, 'samp');
print('Image sample feature collection', samp);

// Export the image sample feature collection to Drive as a CSV file.
Export.table.toDrive({
  collection: samp,
  description: 'image_sample_demo_csv',
  folder: 'earth_engine_demos',
  fileFormat: 'CSV'
});

// Export a subset of collection properties: three bands and the geometry
// as GeoJSON.
Export.table.toDrive({
  collection: samp,
  description: 'image_sample_demo_prop_subset',
  folder: 'earth_engine_demos',
  fileFormat: 'GeoJSON',
  selectors: ['B8', 'B11', 'B12', '.geo']
});

// Export the image sample feature collection to Drive as a shapefile.
Export.table.toDrive({
  collection: samp,
  description: 'image_sample_demo_shp',
  folder: 'earth_engine_demos',
  fileFormat: 'SHP'
});

إعداد Python

راجِع صفحة بيئة Python للحصول على معلومات حول واجهة برمجة التطبيقات Python واستخدام geemap للتطوير التفاعلي.

import ee
import geemap.core as geemap

Colab (Python)

# A Sentinel-2 surface reflectance image.
img = ee.Image('COPERNICUS/S2_SR/20210109T185751_20210109T185931_T10SEG')
m = geemap.Map()
m.set_center(-122.359, 37.428, 9)
m.add_layer(
    img, {'bands': ['B11', 'B8', 'B3'], 'min': 100, 'max': 3500}, 'img'
)

# Sample the image at 20 m scale, a point feature collection is returned.
samp = img.sample(scale=20, numPixels=50, geometries=True)
m.add_layer(samp, {'color': 'white'}, 'samp')
display(m)
display('Image sample feature collection', samp)

# Export the image sample feature collection to Drive as a CSV file.
task = ee.batch.Export.table.toDrive(
    collection=samp,
    description='image_sample_demo_csv',
    folder='earth_engine_demos',
    fileFormat='CSV',
)
task.start()

# Export a subset of collection properties: three bands and the geometry
# as GeoJSON.
task = ee.batch.Export.table.toDrive(
    collection=samp,
    description='image_sample_demo_prop_subset',
    folder='earth_engine_demos',
    fileFormat='GeoJSON',
    selectors=['B8', 'B11', 'B12', '.geo'],
)
task.start()

# Export the image sample feature collection to Drive as a shapefile.
task = ee.batch.Export.table.toDrive(
    collection=samp,
    description='image_sample_demo_shp',
    folder='earth_engine_demos',
    fileFormat='SHP',
)
task.start()