コードエディタで Earth Engine を使ってみる

このクイックスタートでは、Earth Engine Code Editor を使用して地理空間データを可視化、分析する方法についてインタラクティブに説明します。

始める前に

Google Cloud プロジェクトを登録または作成します。次の手順を完了するよう求められます。Earth Engine アクセス用にプロジェクトがすでに登録されている場合は、次のセクションに進みます。

  • プロジェクトの目的（商用または非商用）を選択します。
  • 目的が非営利の場合は、プロジェクト タイプを選択します。
  • 新しい Google Cloud プロジェクトを作成するか、既存のプロジェクトを選択します。
  • 目的が商業目的の場合は、プロジェクトの請求先を確認または設定します。
  • プロジェクト情報を確認します。

    注: この手順で作成するリソースをそのまま保持する予定でない場合、既存のプロジェクトを選択するのではなく、新しいプロジェクトを作成してください。これらの手順が完了したら、プロジェクトを削除して、プロジェクトが所有するすべてのリソースを削除できます。

コードエディタへようこそ

Earth Engine コードエディタは、Earth Engine にアクセスし、ブラウザで直接結果を可視化するためのウェブベースのインタラクティブな開発環境です。スクリプト、アセット、エクスポート タスクを管理するためのツールが用意されており、Earth Engine JavaScript クライアント ライブラリを使用して JavaScript で記述された分析が可能です。インターフェースには、コードエディタ、地図表示、コンソールがあり、すぐにフィードバックと検査を行うことができます。

Earth Engine コードエディタ
code.earthengine.google.com の Earth Engine コードエディタ

使ってみる

1. 利用を開始するには、code.earthengine.google.com にアクセスしてください。コードエディタに初めてアクセスすると、コードエディタのさまざまな機能を紹介するツアーが表示されることがあります。

2. 右上のログイン ウィジェットに移動し、このクイックスタート用に設定したプロジェクトが選択されていることを確認します。選択されていない場合は、メニューから [Cloud プロジェクトを変更] を選択し、プロンプトに沿って検索して選択します。

3. 以降のセクションでは、各コードブロックをエディタ パネルにコピーし、[実行] をクリックして、地図またはコンソールで結果を調べます。各ステップは前のステップに基づいて構築されるため、前のブロックを削除せずにコードを段階的に追加します。

ラスターデータを地図に追加する

1. 特定の期間の気候データを読み込み、そのメタデータを表示します。

var jan2023Climate = ee.ImageCollection('ECMWF/ERA5_LAND/MONTHLY_AGGR')
  .filterDate('2023-01-01', '2023-02-01')
  .first();

print('jan2023Climate', jan2023Climate);

2. 特定の可視化プロパティを使用して、温度帯をレイヤとして地図ウィジェットに追加します。

var visParams = {
  bands: ['temperature_2m'],
  min: 229,
  max: 304,
  palette: ['#000004', '#410967', '#932567', '#f16e43', '#fcffa4']
};

Map.addLayer(jan2023Climate, visParams, 'Temperature (K)');
Map.setCenter(0, 40, 2);

ベクターデータを地図に追加する

1. 3 つの都市の地点を含むベクター データ オブジェクトを作成します。

var cities = ee.FeatureCollection([
  ee.Feature(ee.Geometry.Point(10.75, 59.91), {'city': 'Oslo'}),
  ee.Feature(ee.Geometry.Point(-118.24, 34.05), {'city': 'Los Angeles'}),
  ee.Feature(ee.Geometry.Point(103.83, 1.33), {'city': 'Singapore'}),
]);

print('cities', cities);

2. 都市の位置情報を地図に追加し、スクリプトを再実行して表示します。

Map.addLayer(cities, null, 'Cities');

データの抽出とチャート化

1. 3 つの都市の気候データを抽出します。結果は入力 FeatureCollection に追加されます。

var cityClimates = jan2023Climate.reduceRegions(cities, ee.Reducer.first());

print('cityClimates', cityClimates);

2. 都市の温度を棒グラフとしてプロットします。

var chart = ui.Chart.feature.byFeature(cityClimates, 'city', 'temperature_2m')
  .setChartType('ColumnChart')
  .setOptions({
    title: 'January 2023 temperature for selected cities',
    hAxis: {title: 'City'},
    vAxis: {title: 'Temperature (K)'},
    legend: {position: 'none'}
  });

print(chart);

次のステップ