การผสานรวม BigQuery

BigQuery เป็นคลังข้อมูลที่ยอดเยี่ยมแบบ Serverless สําหรับการวิเคราะห์ SQL ในระดับเพตาไบต์ รวมถึงข้อมูลเวกเตอร์ที่ใช้ประเภทข้อมูล GEOGRAPHY Google Earth Engine เป็นแพลตฟอร์มขนาดใหญ่ที่เชี่ยวชาญด้านการวิเคราะห์แรสเตอร์เชิงพื้นที่และให้บริการแคตตาล็อกข้อมูลที่ครอบคลุม การรวมกันของเครื่องมือเหล่านี้จะสร้างสภาพแวดล้อมที่ครอบคลุมและไม่เหมือนใครสําหรับการแก้ปัญหาเชิงพื้นที่ที่ซับซ้อนซึ่งเกี่ยวข้องกับทั้งข้อมูลเวกเตอร์และแรสเตอร์

การผสานรวม BigQuery กับ Earth Engine ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพของเวิร์กโฟลว์ได้ โดยสามารถเพิ่มข้อมูลเวกเตอร์ของ BigQuery ด้วยข้อมูลเชิงลึกแบบแรสเตอร์ของ Earth Engine และการวิเคราะห์ของ Earth Engine สามารถเข้าถึงข้อมูลที่จัดเก็บและจัดการใน BigQuery เมื่อใช้ทั้ง 2 รายการ คุณจะได้รับสิทธิ์เข้าถึงสิ่งต่อไปนี้

• BigQuery: พื้นที่เก็บข้อมูลที่ปรับขนาดได้และการวิเคราะห์ที่อิงตาม SQL สําหรับชุดข้อมูลเวกเตอร์ขนาดใหญ่
• Earth Engine: การประมวลผลข้อมูลแรสเตอร์ในปริมาณมหาศาลและเข้าถึงแคตตาล็อกเชิงพื้นที่ที่สมบูรณ์

วิธีที่แพลตฟอร์มเหล่านี้ทํางานร่วมกันเป็นหลักมีดังนี้

• การค้นหาข้อมูลแรสเตอร์ภายใน BigQuery: ใช้ST_REGIONSTATSฟังก์ชัน SQL เพื่อดำเนินการสถิติระดับพื้นที่ใน BigQuery โดยตรง
• การอ่านข้อมูล BigQuery ลงใน Earth Engine: การเข้าถึงตาราง BigQuery หรือผลการค้นหาเป็นออบเจ็กต์ ee.FeatureCollection เพื่อใช้ในสคริปต์ Earth Engine
• การเขียนข้อมูล Earth Engine ไปยัง BigQuery: การส่งออกee.FeatureCollectionผลลัพธ์จากการวิเคราะห์ของ Earth Engine ไปยังตาราง BigQuery เพื่อจัดเก็บและการวิเคราะห์เพิ่มเติม

ส่วนต่อไปนี้ให้รายละเอียดเพิ่มเติมเกี่ยวกับฟีเจอร์แต่ละรายการ

ค้นหาข้อมูลแรสเตอร์ภายใน BigQuery

ฟังก์ชัน ST_REGIONSTATS ของ BigQuery จะนำการวิเคราะห์แรสเตอร์ของ Earth Engine มายัง BigQuery SQL โดยจะคํานวณสถิติระดับภูมิภาคเกี่ยวกับข้อมูลแรสเตอร์สําหรับตาราง BigQuery ที่มีข้อมูล GEOGRAPHY

• การใช้งานที่สําคัญ: สถิติระดับพื้นที่และการวิเคราะห์แรสเตอร์ภายใน BigQuery
• แหล่งข้อมูล: Analytics Hub, GeoTIFF ของ Cloud Storage, ชิ้นงาน Earth Engine

ฟังก์ชันนี้ช่วยให้คุณค้นหาแคตตาล็อกข้อมูลเชิงพื้นที่ขนาดกว่า 100 PB ของ Earth Engine ได้โดยตรงภายใน BigQuery นอกจากนี้ คุณยังใช้ฟังก์ชันนี้กับชิ้นงาน Earth Engine ของคุณเองและ GeoTIFF ใน Cloud Storage ได้ด้วย

ดูข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับ ST_REGIONSTATS ในหน้าทํางานกับข้อมูลแรสเตอร์ของ BigQuery

อ่านข้อมูล BigQuery จาก Earth Engine

Earth Engine สามารถเข้าถึงข้อมูล BigQuery โดยตรงในรูปแบบee.FeatureCollectionออบเจ็กต์ ซึ่งช่วยให้คุณแสดงข้อมูลเป็นภาพและรวมข้อมูล BigQuery ไว้ในการวิเคราะห์ของ Earth Engine ได้

• ee.FeatureCollection.loadBigQueryTable(): อ่านตาราง BigQuery ลงใน Earth Engine
• ee.FeatureCollection.runBigQuery(): เรียกใช้การค้นหา SQL ของ BigQuery และดึงข้อมูลผลลัพธ์ไปยัง Earth Engine

ฟังก์ชันเหล่านี้ช่วยให้ใช้ข้อมูลเวกเตอร์ของ BigQuery ในแพลตฟอร์มการวิเคราะห์เชิงพื้นที่แบบแรสเตอร์ของ Earth Engine ได้อย่างราบรื่น

ดูข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับฟังก์ชันเหล่านี้ได้ในหน้าอ่านจาก BigQuery

เขียนข้อมูลเวกเตอร์ของ Earth Engine ไปยัง BigQuery

Earth Engine สามารถส่งออกข้อมูลเวกเตอร์ไปยัง BigQuery โดยใช้ฟังก์ชัน Export.table.toBigQuery()

• ฟังก์ชันการทํางาน: ส่งออกออบเจ็กต์ ee.FeatureCollection ไปยังตาราง BigQuery
• ประโยชน์: ช่วยให้สามารถวิเคราะห์ ผสานรวม และจัดเก็บผลลัพธ์ของ Earth Engine เพิ่มเติมใน BigQuery

ซึ่งจะช่วยอำนวยความสะดวกในเวิร์กโฟลว์ที่ผลลัพธ์ข้อมูลเวกเตอร์จากการประมวลผลของ Earth Engine พร้อมใช้งานใน BigQuery

ดูข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับการเขียนข้อมูลเวกเตอร์ของ Earth Engine ไปยัง BigQuery ในหน้าการส่งออกไปยัง BigQuery