关注公众号GeodataAnalysis，回复20230505获取示例数据和代码，这三章的代码都放在一起，上手运行一下代码更容易弄懂。

遥感数据多种多样，存储格式各异，处理起来很麻烦。比如很多MODIS数据都是采用HDF格式存储的，在制作深度学习样本时，需要把它转换为GeoTiff格式，可能还需要进行重投影或重采样的操作。

GEE在这方面的主要有以下优点

• 数据全面，不仅有很多官方数据，还有个人上传的数据。
• 全球数据统一，不用考虑数据分景的问题。
• 导出时可以方便的指定分辨率、坐标系。
• 可以批量下载。

下面介绍一下怎么从GEE下载训练数据。

1 确定数据的空间范围

训练数据往往在空间分布上是零散的，如下图所示。在时间上可能各个位置也需要不同时间的数据。这个时候就需要先确定每一块的空间范围和时间。

空间范围的信息为，这一块影像的上下左右的四个坐标值，以及坐标系（每一块影像的坐标系可能不同）。时间信息为年、月、日等。

上两章我们用Langdsat8数据为例，这次也以两景Landsat8数据为例，提取这两景数据对应的相同时间相同空间位置的MODIS数据。数据存储格式如下

- data
 - LC08_L1TP_018030_20150907_20200908_02_T1
  - LC08_L1TP_018030_20150907_20200908_02_T1_B1.TIF
 - LC08_L1TP_039035_20160304_20200907_02_T1
  - LC08_L1TP_039035_20160304_20200907_02_T1_B1.TIF

以下代码用于提取两景影像的空间范围：

df = pd.DataFrame(columns=['id', 'year', 'left', 
         'top', 'right', 'bottom', 'crs'])
for i, id in enumerate(os.listdir('./data/')):
    src = rio.open(
        os.path.join('./data/', id, id+'_B1.TIF')
    )
    df.loc[i, 'id'] = id
    df.loc[i, 'year'] = int(id[17:21])
    df.loc[i, 'left'] = src.bounds.left
    df.loc[i, 'bottom'] = src.bounds.bottom
    df.loc[i, 'right'] = src.bounds.right
    df.loc[i, 'top'] = src.bounds.top
    df.loc[i, 'crs'] = src.crs.to_epsg()
df.to_csv('./data/list.csv', index=False)
df

2 把上一步提取的信息上传到谷歌云盘

这次使用Python版的GEE下载数据，相比JavaScript版本，Python版本可以方便的读取表格数据。而JavaScript版本只支持很有限的格式，而且读取起来也很麻烦。

Python版的GEE需要在Google Colab中操作，如果不会用可以参考我的另一篇文章基于Python的遥感云计算。

3 在Colab中读取表格信息

首先新建一个 Jupyter 笔记本，使用如下代码连接到自己的谷歌云盘。

from google.colab import drive
drive.mount('/content/drive')

Colab的Python环境自带很多数据分析的包，如pandas和numpy等，而且还可以自己安装需要的包。下面使用pandas读取表格信息。

import pandas as pd
df = pd.read_csv('./drive/MyDrive/MCD12Q1/list.csv')
df.head()

4 连接Earth Engine API

# 导入API
import ee

# 验证身份信息
ee.Authenticate()

# 初始化
ee.Initialize()

5 下载数据

下面的代码中，第十三行用于定义下载数据的空间范围，如果训练数据的空间范围是用shp数据指定的话，把这部分改为读取shp数据的边框范围即可。

tasks = []

for row in df.itertuples():
  right, bottom = row.right, row.bottom
  left, top = row.left, row.top
  crs = row.crs
  year = str(row.year)
  id = row.id

  image = ee.ImageCollection('MODIS/061/MCD12Q1') \
         .filterDate(year + '-01-01', year + '-12-31') \
         .select('LC_Prop2').first()
  roi = ee.Geometry.Rectangle([left, bottom, right, top], 
             proj=f'EPSG:{crs}', evenOdd=False)

  # 设置导出参数
  task_config = {
      'driveFolder': 'MCD12Q1',  # Google云盘中的文件夹名称
      'driveFileNamePrefix': id,  # 导出图像的文件名前缀
      'scale': 480,  # 导出图像的空间分辨率
      'region': roi,  # 导出图像的区域
      'maxPixels': 1e13,  # 允许的最大像素数
      'crs': f'EPSG:{crs}'
  }

  # 开始导出任务
  task = ee.batch.Export.image.toDrive(image, **task_config)
  task.start()
  tasks.append(task)
  print(id)

6 检测数据下载是否完成

上述代码只是提交了下载任务，以下代码用于检查这些任务有没有全部下载完成。

import time
import numpy as np

tasks_status = [False] * len(tasks)
num = 0
while True:
  for i, task in enumerate(tasks):
    status = task.status()
    if status['state'] == 'COMPLETED':
      tasks_status[i] = True

  time.sleep(10)
  num += 1

  if np.all(np.array(tasks_status)):
    break

  if num % 60 == 0:
    print(f'Check {num % 60}', tasks_status)
print('Done')