integrações

O BigQuery se destaca como um data warehouse sem servidor para análises SQL em escala de petabyte, incluindo dados vetoriais que usam o tipo de dados GEOGRAPHY. O Google Earth Engine oferece uma plataforma em escala planetária especializada em análise raster geoespacial e um vasto catálogo de dados. A combinação deles cria um ambiente único e abrangente para lidar com desafios geoespaciais complexos que envolvem dados vetoriais e raster.

A integração do BigQuery e do Earth Engine permite fluxos de trabalho eficientes em que os dados vetoriais do BigQuery podem ser enriquecidos com insights de raster do Earth Engine, e as análises do Earth Engine podem acessar dados armazenados e gerenciados no BigQuery. Ao usar ambos, você tem acesso a:

  • BigQuery: armazenamento escalonável e análise baseada em SQL para grandes conjuntos de dados vetoriais.
  • Earth Engine: processamento poderoso de petabytes de dados raster e acesso a um catálogo geoespacial rico.

As principais maneiras de interoperação dessas plataformas são:

  • Consultar dados raster no BigQuery: use a função SQL ST_REGIONSTATS para executar estatísticas zonais diretamente no BigQuery.
  • Ler dados do BigQuery no Earth Engine: acessar tabelas do BigQuery ou resultados de consulta como objetos ee.FeatureCollection para uso em scripts do Earth Engine.
  • Gravar dados do Earth Engine no BigQuery: exportar resultados de ee.FeatureCollection das análises do Earth Engine para tabelas do BigQuery para armazenamento e análise adicional.

As seções a seguir fornecem mais detalhes sobre cada um desses recursos.

Consultar dados raster no BigQuery

A função ST_REGIONSTATS do BigQuery traz a análise de raster do Earth Engine para o SQL do BigQuery. Ele calcula estatísticas regionais em dados raster para tabelas do BigQuery com dados GEOGRAPHY.

  • Principal uso:análise de raster e estatísticas zonais no BigQuery.
  • Fontes de dados:Hub de análises, GeoTIFF do Cloud Storage e recursos do Earth Engine.

Com essa função, é possível consultar o catálogo de dados geoespaciais de mais de 100 PB do Earth Engine diretamente no BigQuery. Também é possível aplicar essa função aos seus próprios recursos do Earth Engine e aos GeoTIFFs no Cloud Storage.

Saiba mais sobre ST_REGIONSTATS na página Trabalhar com dados raster do BigQuery.

Ler dados do BigQuery no Earth Engine

O Earth Engine pode acessar diretamente os dados do BigQuery como objetos ee.FeatureCollection, permitindo que você visualize e incorpore dados do BigQuery nas análises do Earth Engine.

  • ee.FeatureCollection.loadBigQueryTable(): lê uma tabela do BigQuery no Engine da Earth.
  • ee.FeatureCollection.runBigQuery(): executa uma consulta SQL do BigQuery e extrai os resultados no Earth Engine.

Essas funções permitem o uso perfeito dos dados vetoriais do BigQuery na plataforma de análise geoespacial centrada em raster do Engine.

Saiba mais sobre essas funções na página Ler do BigQuery.

Gravar dados vetoriais do Earth Engine no BigQuery

O Earth Engine pode exportar dados vetoriais para o BigQuery usando a função Export.table.toBigQuery().

  • Funcionalidade:exporta objetos ee.FeatureCollection para tabelas do BigQuery.
  • Benefícios:permite mais análises, integração e armazenamento de resultados do Engine do Google Earth no BigQuery.

Isso facilita um fluxo de trabalho em que os resultados de dados vetoriais do processamento do Earth Engine estão disponíveis no BigQuery.

Saiba mais sobre como gravar dados vetoriais do Earth Engine no BigQuery na página Como exportar para o BigQuery.