Export.table.toDrive

Cria uma tarefa em lote para exportar um FeatureCollection como uma tabela para o Drive. As tarefas podem ser iniciadas na guia "Tarefas".

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

Argumento	Tipo	Detalhes
collection	FeatureCollection	A coleção de recursos a ser exportada.
description	String, opcional	Um nome legível da tarefa. Pode conter letras, números, -, _ (sem espaços). O padrão é "myExportTableTask".
folder	String, opcional	A pasta do Google Drive em que a exportação vai ficar. Observação: (a) se o nome da pasta existir em qualquer nível, a saída será gravada nela; (b) se houver nomes de pasta duplicados, a saída será gravada na pasta modificada mais recentemente; (c) se o nome da pasta não existir, uma nova pasta será criada na raiz; e (d) nomes de pasta com separadores (por exemplo, "path/to/file") são interpretados como strings literais, não como caminhos do sistema. O padrão é a raiz do Drive.
fileNamePrefix	String, opcional	O prefixo do nome do arquivo. Pode conter letras, números, -, _ (sem espaços). O padrão é a descrição.
fileFormat	String, opcional	O formato de saída: "CSV" (padrão), "GeoJSON", "KML", "KMZ", "SHP" ou "TFRecord".
selectors	List<String>|String, opcional	Uma lista de propriedades a serem incluídas na exportação: uma única string com nomes separados por vírgulas ou uma lista de strings.
maxVertices	Número, opcional	Número máximo de vértices não cortados por geometria. Geometrias com mais vértices serão cortadas em partes menores que esse tamanho.
priority	Número, opcional	A prioridade da tarefa no projeto. As tarefas de maior prioridade são programadas antes. O valor precisa ser um número inteiro entre 0 e 9999. O padrão é 100.

Exemplos

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'
});

Configuração do Python

Consulte a página Ambiente Python para informações sobre a API Python e como usar geemap para desenvolvimento interativo.

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()