Export.table.toDrive

Crea una tarea por lotes para exportar un FeatureCollection como una tabla a Drive. Las tareas se pueden iniciar desde la pestaña Tasks.

Uso	Muestra
Export.table.toDrive(collection, description, folder, fileNamePrefix, fileFormat, selectors, maxVertices, priority)

Argumento	Tipo	Detalles
collection	FeatureCollection	Colección de entidades que se exportará.
description	Cadena, opcional	Es el nombre de la tarea legible por humanos. Puede contener letras, números, guiones y guiones bajos (sin espacios). El valor predeterminado es "myExportTableTask".
folder	Cadena, opcional	Es la carpeta de Google Drive en la que se ubicará la exportación. Nota: (a) Si el nombre de la carpeta existe en cualquier nivel, se escribirá el resultado en ella. (b) Si existen nombres de carpeta duplicados, el resultado se escribirá en la carpeta modificada más recientemente. (c) Si el nombre de la carpeta no existe, se creará una carpeta nueva en la raíz. (d) Los nombres de carpeta con separadores (p. ej., "ruta/al/archivo") se interpretan como cadenas literales, no como rutas del sistema. El valor predeterminado es la raíz de Drive.
fileNamePrefix	Cadena, opcional	Es el prefijo del nombre de archivo. Puede contener letras, números, guiones y guiones bajos (sin espacios). El valor predeterminado es la descripción.
fileFormat	Cadena, opcional	Formato de salida: "CSV" (predeterminado), "GeoJSON", "KML", "KMZ", "SHP" o "TFRecord".
selectors	List<String>|String, opcional	Lista de propiedades que se incluirán en la exportación; puede ser una sola cadena con nombres separados por comas o una lista de cadenas.
maxVertices	Número, opcional	Es la cantidad máxima de vértices sin cortar por geometría. Las geometrías con más vértices se cortarán en partes más pequeñas que este tamaño.
priority	Número, opcional	Es la prioridad de la tarea dentro del proyecto. Las tareas de mayor prioridad se programan antes. Debe ser un número entero entre 0 y 9999. La configuración predeterminada es 100.

Ejemplos

Editor de código (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'
});

Configuración de Python

Consulta la página Entorno de Python para obtener información sobre la API de Python y el uso de geemap para el desarrollo interactivo.

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()