Integrasi BigQuery

BigQuery unggul sebagai data warehouse serverless untuk analisis SQL berskala petabyte, termasuk data vektor yang menggunakan jenis data GEOGRAPHY. Google Earth Engine menyediakan platform berskala planet yang berspesialisasi dalam analisis raster geospasial dan menawarkan katalog data yang luas. Kombinasi keduanya menciptakan lingkungan yang unik dan komprehensif untuk mengatasi tantangan geospasial yang kompleks yang melibatkan data vektor dan raster.

Integrasi BigQuery dan Earth Engine memungkinkan alur kerja yang efisien, yaitu data vektor BigQuery dapat diperkaya dengan insight raster Earth Engine, dan analisis Earth Engine dapat mengakses data yang disimpan dan dikelola di BigQuery. Dengan menggunakan keduanya, Anda akan mendapatkan akses ke:

  • BigQuery: Penyimpanan yang skalabel dan analisis berbasis SQL untuk set data vektor besar.
  • Earth Engine: Pemrosesan data raster petabyte yang canggih dan akses ke katalog geospasial yang kaya.

Cara utama platform ini berinteraksi adalah:

  • Membuat kueri data raster dalam BigQuery: Menggunakan fungsi SQL ST_REGIONSTATS untuk melakukan statistik zonal secara langsung di BigQuery.
  • Membaca data BigQuery ke Earth Engine: Mengakses tabel BigQuery atau hasil kueri sebagai objek ee.FeatureCollection untuk digunakan dalam skrip Earth Engine.
  • Menulis data Earth Engine ke BigQuery: Mengekspor hasil ee.FeatureCollection dari analisis Earth Engine ke tabel BigQuery untuk penyimpanan dan analisis lebih lanjut.

Bagian berikut memberikan detail tambahan tentang setiap fitur ini.

Membuat kueri data raster dalam BigQuery

Fungsi ST_REGIONSTATS BigQuery menghadirkan analisis raster Earth Engine ke BigQuery SQL. Fungsi ini menghitung statistik regional pada data raster untuk tabel BigQuery dengan data GEOGRAPHY.

  • Penggunaan utama: Statistik zonal dan analisis raster dalam BigQuery.
  • Sumber data: Analytics Hub, GeoTIFF Cloud Storage, aset Earth Engine.

Fungsi ini memungkinkan Anda membuat kueri katalog data geospasial Earth Engine yang berukuran lebih dari 100 PB secara langsung dalam BigQuery. Anda juga dapat menerapkan fungsi ini ke aset Earth Engine Anda sendiri serta GeoTIFF di Cloud Storage.

Pelajari ST_REGIONSTATS lebih lanjut di halaman Menangani data raster BigQuery.

Membaca data BigQuery dari Earth Engine

Earth Engine dapat langsung mengakses data BigQuery sebagai objek ee.FeatureCollection, sehingga Anda dapat memvisualisasikan dan menggabungkan data BigQuery dalam analisis Earth Engine.

  • ee.FeatureCollection.loadBigQueryTable(): Membaca tabel BigQuery ke Earth Engine.
  • ee.FeatureCollection.runBigQuery(): Menjalankan kueri SQL BigQuery dan mengambil hasilnya ke Earth Engine.

Fungsi ini memungkinkan penggunaan data vektor BigQuery secara lancar dalam platform analisis geospasial yang berfokus pada raster Earth Engine.

Pelajari fungsi ini lebih lanjut di halaman Membaca dari BigQuery.

Menulis data vektor Earth Engine ke BigQuery

Earth Engine dapat mengekspor data vektor ke BigQuery menggunakan fungsi Export.table.toBigQuery().

  • Fungsi: Mengekspor objek ee.FeatureCollection ke tabel BigQuery.
  • Manfaat: Mengaktifkan analisis, integrasi, dan penyimpanan lebih lanjut hasil Earth Engine di BigQuery.

Hal ini memfasilitasi alur kerja tempat hasil data vektor dari pemrosesan Earth Engine tersedia di BigQuery.

Pelajari lebih lanjut cara menulis data vektor Earth Engine ke BigQuery di halaman Mengekspor ke BigQuery.