作者:CSDN @ _养乐多_
大家在数据预处理的时候,是不是随意进行处理,并没有考虑 Google Earth Engine(GEE)性能的问题?比如选择数据集的时候,先执行map函数,再按时间选择数据?不同的处理顺序会导致不同的计算成本。
因此,本文将探讨如何在 GEE 中筛选和选择数据集合,以优化数据处理过程,以确保 GEE 性能最佳,并减少不必要的计算成本。
在 GEE 中,筛选和选择操作的顺序非常重要。一般来说,应该首先应用最选择性的筛选,然后再应用不那么选择性的筛选。例如,在处理遥感图像时,空间和时间筛选通常更具选择性。这意味着,应该首先筛选时间范围和地理位置,然后再筛选其他元数据,以便缩小处理的数据集。比如, select() 和 filter() 要优先于 map()。
推荐,先选择波段,再筛选地理范围,再选择数据时间,再筛选云量,再执行map等。这样的预处理顺序最节省计算成本。
文章目录
- 一、 select() 和 filter() 要优先于 map()