Google Earth Engine（GEE）——2.提取降水值案例（R-GEE版）

安装和负载tidyverse和sf- [R包，在这之后，初始化地球引擎řAPI。

  

   

    

     

    
    

     

      #先加载库，再进行初始化！
     
    
   

    

     

    
    

     

      library(tidyverse)
     
    
   

    

     

    
    

     

      library(rgee)
     
    
   

    

     

    
    

     

      library(sf)
     
    
   

    

     

    
    

     
 
     
    
   

    

     

    
    

     

      ee_Initialize()
     
    
  
 

 读取nc形状文件，加载矢量文件。

nc <- st_read(system.file("shape/nc.shp", package = "sf"), quiet = TRUE)
 

 绘制 2001 年的每幅图像以从Terraclimate 数据集中提取月降水量 (Pr)

  

   

    

     

    
    

     

      terraclimate <- ee$ImageCollection("IDAHO_EPSCOR/TERRACLIMATE") %>%
     
    
   

    

     

    
    

     

        ee$ImageCollection$filterDate("2001-01-01", "2002-01-01") %>%
     
    
   

    

     

    
    

     

        ee$ImageCollection$map(function(x) x$select("pr")) %>% # 这里遍历或者映射都是只选择降水波段就欧克
     
    
   

    

     

    
    

     

        ee$ImageCollection$toBands() %>% # 将集合转换成影像
     
    
   

    

     

    
    

     

        ee$Image$rename(sprintf("PP_%02d",1:12)) # 重命名影像波段
     
    
  
 

 从 Terraclimate ImageCollection 通过 提取月降水值ee_extract。ee_extract工作原理与 类似raster::extract，您只需要定义：ImageCollection 对象 (x)、几何图形 (y) 和一个汇总值的函数 (fun)。

  

   

    

     

    
    

     

      #这个雨打功能真的很简单，只需要输入对应的属性x和y就欧克
     
    
   

    

     

    
    

     

      ee_nc_rain <- ee_extract(x = terraclimate, y = nc["NAME"], sf = FALSE)
     
    
  
 

 使用ggplot2生成漂亮的静态图！

  

   

    

     

    
    

     

      ee_nc_rain %>%
     
    
   

    

     

    
    

     

        pivot_longer(-NAME, names_to = "month", values_to = "pr") %>%
     
    
   

    

     

    
    

     

        mutate(month, month=gsub("PP_", "", month)) %>%
     
    
   

    

     

    
    

     

        ggplot(aes(x = month, y = pr, group = NAME, color = pr)) +
     
    
   

    

     

    
    

     

        geom_line(alpha = 0.4) +
     
    
   

    

     

    
    

     

        xlab("Month") +
     
    
   

    

     

    
    

     

        ylab("Precipitation (mm)") +
     
    
   

    

     

    
    

     

        theme_minimal()
     
    
  
 

 最后结果！

文章来源: blog.csdn.net，作者：此星光明2021年博客之星云计算Top3，版权归原作者所有，如需转载，请联系作者。

原文链接：blog.csdn.net/qq_31988139/article/details/119967459