Export.table.toDrive

建立批次工作，將 FeatureCollection 匯出為資料表至雲端硬碟。你可以從「工作」分頁啟動工作。

用量	傳回
Export.table.toDrive(collection, description, folder, fileNamePrefix, fileFormat, selectors, maxVertices, priority)

引數	類型	詳細資料
collection	FeatureCollection	要匯出的特徵集合。
description	字串 (選用)	使用者可解讀的任務名稱。可包含英文字母、數字、連字號、底線 (不得有空格)。預設值為「myExportTableTask」。
folder	字串 (選用)	匯出檔案所在的 Google 雲端硬碟資料夾。注意：(a) 如果資料夾名稱存在於任何層級，輸出內容會寫入該資料夾；(b) 如果存在重複的資料夾名稱，輸出內容會寫入最近修改的資料夾；(c) 如果資料夾名稱不存在，系統會在根目錄建立新資料夾；(d) 含有分隔符的資料夾名稱 (例如「path/to/file」) 會解讀為字串常值，而非系統路徑。預設為雲端硬碟根目錄。
fileNamePrefix	字串 (選用)	檔案名稱前置字串。可包含英文字母、數字、連字號、底線 (不得有空格)。預設為說明。
fileFormat	字串 (選用)	輸出格式：「CSV」(預設)、「GeoJSON」、「KML」、「KMZ」、「SHP」或「TFRecord」。
selectors	List<String>|String，選用	要匯出的屬性清單；可以是包含以半形逗號分隔名稱的單一字串，也可以是字串清單。
maxVertices	號碼 (選填)	每個幾何圖形未剪切的頂點數量上限；如果幾何圖形的頂點數量超過這個上限，系統會將其剪切成較小的片段。
priority	號碼 (選填)	專案內工作的優先順序。系統會優先排定優先順序較高的工作。必須是介於 0 至 9999 之間的整數。預設值為 100。

範例

程式碼編輯器 (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 設定

請參閱 Python 環境頁面，瞭解 Python API 和如何使用 geemap 進行互動式開發。

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()