Export.table.toDrive

Erstellt eine Batchaufgabe zum Exportieren einer FeatureCollection als Tabelle nach Drive. Aufgaben können über den Tab „Aufgaben“ gestartet werden.

Nutzung	Ausgabe
Export.table.toDrive(collection, description, folder, fileNamePrefix, fileFormat, selectors, maxVertices, priority)

Argument	Typ	Details
collection	FeatureCollection	Die zu exportierende Sammlung von Funktionen.
description	String, optional	Ein für Menschen lesbarer Name des Tasks. Darf Buchstaben, Zahlen, „-“ und „_“ enthalten (keine Leerzeichen). Der Standardwert ist „myExportTableTask“.
folder	String, optional	Der Google Drive-Ordner, in dem sich der Export befindet. Hinweis: (a) Wenn der Ordnername auf einer beliebigen Ebene vorhanden ist, wird die Ausgabe in diesen Ordner geschrieben. (b) Wenn doppelte Ordnernamen vorhanden sind, wird die Ausgabe in den zuletzt geänderten Ordner geschrieben. (c) Wenn der Ordnername nicht vorhanden ist, wird ein neuer Ordner im Stammverzeichnis erstellt. (d) Ordnernamen mit Trennzeichen (z. B. „path/to/file“) werden als Literalstrings und nicht als Systempfade interpretiert. Die Standardeinstellung ist das Drive-Stammverzeichnis.
fileNamePrefix	String, optional	Das Dateinamenpräfix. Darf Buchstaben, Zahlen, „-“ und „_“ enthalten, aber keine Leerzeichen. Die Standardeinstellung ist die Beschreibung.
fileFormat	String, optional	Das Ausgabeformat: „CSV“ (Standard), „GeoJSON“, „KML“, „KMZ“, „SHP“ oder „TFRecord“.
selectors	List[String]|String, optional	Eine Liste der Eigenschaften, die in den Export aufgenommen werden sollen. Dies kann entweder ein einzelner String mit kommagetrennten Namen oder eine Liste von Strings sein.
maxVertices	Nummer, optional	Maximale Anzahl von ungeschnittenen Knotenpunkten pro Geometrie. Geometrien mit mehr Knotenpunkten werden in kleinere Teile zerlegt.
priority	Nummer, optional	Die Priorität der Aufgabe im Projekt. Aufgaben mit höherer Priorität werden früher geplant. Muss eine Ganzzahl zwischen 0 und 9999 sein. Die Standardeinstellung ist 100.

Beispiele

Code-Editor (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'
});

Python einrichten

Weitere Informationen zur Python API und zur Verwendung von geemap für die interaktive Entwicklung finden Sie auf der Seite Python-Umgebung.

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()