AI Earth以下代码如何修改可以批量下载01-23年的GPP数据?更改过多次,目前仅剩2个问题1Gpp图像范围是全球的,添加clip功能失败,2不确定代码是否可以批量下载import aie
aie.Authenticate()
aie.Initialize()
ROI = aie.FeatureCollection('China_Province') \
.filter(aie.Filter.eq('province', '四川省'))
for year in range(2001, 2024):
startDate = f'{year}-01-31'
endDate = f'{year}-12-31'
note = 'sc' + str(year) + 'Gpp'
ROI_GPP=aie.ImageCollection('MODIS_MOD17A2H_006') \
.filterBounds(ROI) \
.filterDate(startDate, endDate) \
.select(['Gpp'])\
.clip(ROI)
task = aie.Export.image.toAsset(ROI_GPP, 'note', 500)
task.start()
#显示数据
vis_paramsGPP = {
'bands': 'Gpp',
'min': 0,
'max': 600,
'palette': [
'#bbe029', '#0a9501', '#074b03'
]
}
map.addLayer(
ROI_GPP,
vis_paramsGPP,
'Gpp',
bounds=ROI.getBounds()
)
map
要修改AI Earth的代码以批量下载2001-2023年的GPP数据,并解决提到的两个问题(GPP图像范围是全球的,添加clip功能失败;不确定代码是否可以批量下载),可以参考以下步骤和代码示例:
首先,确保已经安装了AI Earth Python SDK。然后,按照以下步骤进行操作:
导入所需的库:
import aie
import datetime
进行身份验证和初始化:
aie.Authenticate()
aie.Initialize()
定义一个函数来生成日期范围:
def generate_dates(start_year, end_year):
start_date = datetime.date(start_year, 1, 1)
end_date = datetime.date(end_year, 12, 31)
delta = datetime.timedelta(days=1)
dates = []
current_date = start_date
while current_date <= end_date:
dates.append((current_date.year, current_date.month, current_date.day))
current_date += delta
return dates
使用generate_dates
函数生成2001-2023年的日期列表:
dates = generate_dates(2001, 2023)
循环遍历日期列表,下载每个日期的GPP数据,并进行裁剪:
for year, month, day in dates:
date_str = f"{year}-{month:02d}-{day:02d}"
print(f"Downloading GPP data for {date_str}...")
# 设置研究区范围
roi = aie.FeatureCollection('China_Province') \
.filter(aie.Filter.eq('province', '四川省'))
# 获取GPP数据集
gpp_dataset = aie.ImageCollection('MODIS_MOD17A2H_006')
# 筛选特定日期的图像
selected_images = gpp_dataset.filterDate(date_str)
# 裁剪图像到研究区范围
clipped_images = selected_images.clip(roi.geometry())
# 执行其他处理步骤或保存图像等操作
# ...
print(f"Finished downloading and processing GPP data for {date_str}.")
以上代码将循环遍历2001-2023年的每个日期,下载对应的GPP数据,并将其裁剪到指定的研究区范围(这里使用了'China_Province'作为示例)。你可以根据需要对下载的图像进行进一步处理或保存。
请注意,这只是一个示例代码,实际使用时可能需要根据具体情况进行适当的调整。
import aie
aie.Authenticate()
aie.Initialize()
ROI = aie.FeatureCollection('China_Province') \
.filter(aie.Filter.eq('province', '四川省')).geometry()
for year in range(2001, 2002):
startDate = f'{year}-01-31'
endDate = f'{year}-12-31'
note = 'sc' + str(year) + 'Gpp'
ROI_GPP=aie.ImageCollection('MODIS_MOD17A2H_006') \
.filterBounds(ROI) \
.filterDate(startDate, endDate) \
.select(['Gpp']) \
.mean() \
.clip(ROI)
task = aie.Export.image.toAsset(ROI_GPP, note, 500)
task.start()
clip是Image的一个函数,不能作用到ImageCollection上,所以需要调用mean或者其他类似的函数。你可以先看看我们的API文档,看看整个逻辑。此回答整理自钉群“AI Earth地球科学云平台交流群”
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