什么？只是破耗10秒钟就不错径直欺诈Google Earth Engine考究的SCI期刊论文插图
咱们知谈，念念发表SCI期刊论文，除了需要相配好的idea以及相配严谨且优好意思的写稿以外，还需要在论文的图表等方面下功夫。许多期间，一张图作念好了，审稿东谈主看到了会热诚愉悦，论文发表后作家自己也会认为是一种享受。
一直以来，高质地的SCI期刊图表王人是在腹地作念的。为了制作考究的图片，需要把数据王人在腹地准备好。举例，咱们念念终了底下的图片，就需要下载DEM数据到腹地然后再出图，这种样子如故相比繁琐的。
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既然Google Earth Engine还是把种种遥感影像数据以及一些高等算法王人集成到GEE云平台了，那么有莫得可能把作图等要领也搬到GEE云平台上呢？一直以来，咱们王人以为GEE出图相比丑，不适合作念这些高质地的考究图片。关联词，最近发现咱们错了，使用GEE依然八成作念出相配雅瞻念的SCI期刊图片。
比如，参考上图右半部分的相干区图片，咱们不错在GEE上径直欺诈DEM数据作念出如下的图片。两者图片固然在局部地区存在一些各别，但基本上终显著发轫的功能。最主要的是，统共这个词作图经过只是破耗了10.5秒便完成了。
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接下来，咱们就详备先容如安在GEE上头终了这一考究的图片。需要指出的是，这个图片不是用JavaScript网页版块的GEE作念出的，而是使用的Python版块。咱们使用的IDE是VS Code，确立起来也很浮浅。咱们最新的寒假课程就素养了何如使用VS Code探访GEE以及关联确立问题（见寒假加油|东谈主工智能与云平台大数据图像管制基础和莳植研修班）。
第一步，导入需要的模块
这里主如果cartopy、geemap和cartoee等模块，其中cartoee模块还是内嵌到geemap，无需再装配。腹地装配geemap的期间，只需使用 pip install geemap -i https://pypi.douban.com/simple/即可完成装配。
import eeimport geemapfrom geemap import cartoeeimport cartopyimport cartopy.crs as ccrsimport matplotlib.pyplot as plt第二步，授权GEE的探访
主如果让腹地的IDE八成探访GEE数据，使用的是底下语句：
# geemap.ee_initialize()geemap.set_proxy(port=33210)ee.Authenticate()ee.Initialize(project='ee-scistudy')
细心，这里的port背面的端口是每个东谈主魔法的端口，project背面的容颜号则是我方的project称呼。这里咱们就不赘叙了，有不懂的请关系小编加群计划。
第三步，调用dem数据和矢量数据，并在舆图中先加载看一下服从，代码如下：
roi = ee.FeatureCollection('users/studyroomGEE/A_Paper/PSPR/HLJProvince')Map = geemap.Map()Map.add_basemap('Esri.WorldImagery')Map.add_basemap('OpenTopoMap')styleHLJ = {'color': 'FF0000', 'width': 2, 'lineType': 'solid', 'fillColor': '00000000'}HLJShp = roichinaProvince = ee.FeatureCollection('users/studyroomGEE/ChinaShp/ChinaProvince')styleChina = {'color': '0000FF', 'width': 1, 'fillColor': '00000000'}Map.addLayer(chinaProvince.style(**styleChina), {}, 'chinaProvince')Map.addLayer(HLJShp.style(**styleHLJ), {}, 'HLJ')# get an imagesrtm = ee.Image('CGIAR/SRTM90_V4').clip(roi)vis_params = { 'min': 0.0, 'max': 1643, 'palette': [ 'FFFFFF', 'CE7E45', 'DF923D', 'F1B555', 'FCD163', '99B718', '74A901', '66A000', '529400', '3E8601', '207401', '056201', '004C00', '023B01', '012E01', '011D01', '011301', ],}srtm = srtm.visualize(**vis_params)imgBlend = srtm.blend(chinaProvince.style(**styleChina)).blend(HLJShp.style(**styleHLJ))Map.addLayer(imgBlend, {}, 'imgBlend')Map.centerObject(roi)Map经过这一步不错取得底下的舆图。在线加载出这个舆图标明距离终末的奏效就不远了。
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终末一步，将上头的舆图使用plt制作成咱们需要的图片，代码如下：
bbox = [135.8,39,120.2,55]import matplotlib.pyplot as pltimport cartopy.io.img_tiles as cimgtplt.rcParams['font.family'] = 'Times New Roman' # 调理建设from proplot import rc# 调理建设字体rc['tick.labelsize'] = 20# 调理建设xy轴称呼的字体大小rc['axes.labelsize'] = 20# # 调理建设轴刻度标签的字体粗细rc['axes.labelweight'] = 'bold'# 调理建设xy轴称呼的字体粗细rc['tick.labelweight'] = 'bold'fig = plt.figure(figsize=(20, 22),facecolor='white')ax = cartoee.get_map(imgBlend, region=bbox)cb = cartoee.add_colorbar(ax,vis_params=vis_params,loc='right',orientation='vertical')# ax.set_title(label='Study Area', fontsize=20)# add gridlines to the map at a specified intervalcartoee.add_gridlines(ax, interval=[2, 2], linestyle='--')plt.show()
经过这样几步，咱们就不错在GEE中作念出上文中出现的考究图片。并且世界在作念这种图的期间，还不错我方加舆图以及换成别的不同的类型，比如地形图DTM不错换成底下的NDVI图，或者是地盘欺诈的图片。统共这个词经过十分的快捷浮浅，确切是太舒心了！！！
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