كيفية جعل جافا سكريبت محرك جوجل إيرث الخاص بك يعمل بشكل أسرع

تحسين وقت تنفيذ البرامج النصية لمحرك Google Earth

يعد Google Earth Engine (GEE) منصة قوية لتحليل البيانات الجغرافية المكانية واسعة النطاق. ومع ذلك، غالبًا ما يواجه المستخدمون مشكلات تتعلق بوقت التنفيذ، حتى عندما تظهر البرامج النصية الخاصة بهم أساسية. يمكن أن يؤثر البرنامج النصي الذي يستغرق تشغيله عدة دقائق على الإنتاجية ويؤخر الرؤى.

في هذه الحالة، قام المستخدم بإنشاء برنامج نصي بسيط لمعالجة بيانات Sentinel وLandsat 8. على الرغم من بساطته، يستغرق تنفيذ النص حوالي 3-5 دقائق. يعد فهم سبب حدوث ذلك وكيفية تحسين البرنامج النصي أمرًا ضروريًا لمعالجة البيانات بكفاءة.

يعتمد أداء البرنامج النصي GEE على عدة عوامل، بما في ذلك حجم البيانات والتصفية والتعقيد الحسابي. يتضمن تقليل وقت التنفيذ تحديد الاختناقات داخل البرنامج النصي، مثل العمليات غير الضرورية أو مجموعات البيانات الكبيرة التي تؤدي إلى إبطاء المعالجة.

ستستكشف هذه المقالة الأسباب المحتملة لأوقات التنفيذ البطيئة في GEE وستقدم نصائح عملية لتحسين البرنامج النصي المحدد. ومن خلال تنفيذ هذه الاستراتيجيات، يمكن للمستخدمين تحسين سرعة وأداء مهام تحليل البيانات الجغرافية المكانية بشكل كبير.

تحسين البرامج النصية GEE لتحسين الكفاءة

في النص المقدم، الهدف هو استخراج ومعالجة صور الأقمار الصناعية من مصدرين مختلفين: Sentinel وLandsat. ال محرك جوجل إيرث (GEE) تتيح المنصة للمستخدمين الوصول إلى كميات هائلة من بيانات الأقمار الصناعية وتطبيق عمليات مختلفة مثل التصفية والفهرسة والتصور. إحدى الميزات الرئيسية المستخدمة في هذا البرنامج النصي هي تطبيع الفرق () وظيفة، والتي يتم استخدامها لحساب المؤشرات الهامة مثل NDVI، NDWI، وNDSI. تعتبر هذه المؤشرات حاسمة لتحليل الغطاء النباتي والمياه والثلوج في المنطقة المحددة. يبدأ البرنامج النصي بتحديد نقطة الاهتمام ويركز الخريطة عليها باستخدام الإحداثيات المتوفرة.

يطبق البرنامج النصي مرشحات متعددة، مثل تاريخ التصفية () و تصفية الحدود ()، لتقليل كمية البيانات التي تتم معالجتها، وبالتالي تحسين وقت التنفيذ. على سبيل المثال، تصفية الحدود () يضمن تضمين الصور المتقاطعة مع منطقة الاهتمام فقط، بينما تاريخ التصفية () يحد الصور إلى نطاق زمني محدد. يعد هذا أمرًا ضروريًا لمعالجة مجموعات البيانات الكبيرة مثل صور Sentinel وLandsat، لأنه يقلل من العبء الحسابي. بالإضافة إلى ذلك، فلتر تساعد التغطية السحابية على التخلص من الصور التي تحتوي على قدر كبير جدًا من السحابة، مما يضمن تحليلًا أفضل جودة.

أحد الجوانب المهمة في البرنامج النصي هو إضافة النطاقات () الوظيفة، التي تضيف المؤشرات المحسوبة (NDVI، NDWI، NDSI) إلى الصور، مما يجعلها في متناول الجميع لمزيد من التحليل. يتضمن البرنامج النصي أيضًا قناعًا مائيًا دائمًا باستخدام بيانات من مجموعة بيانات JRC Global Surface Water. يساعد القناع المائي في استبعاد المناطق التي بها نسبة عالية من المياه (أكثر من 80%)، والتي يمكن أن تؤدي إلى تحريف نتائج تحليل الغطاء النباتي والثلوج. ويتم ذلك من خلال جي تي () و كشف القناع () الوظائف، والتي تسمح للبرنامج النصي بعزل المناطق بناءً على قيم البكسل.

وأخيرا، يستخدم البرنامج النصي يقلل() وظيفة مع المخفض المئوي لإنشاء صورة مركبة تمثل النسبة المئوية الثلاثين لقيم البكسل المحددة. يتم بعد ذلك قص هذه الصورة المركبة إلى المنطقة محل الاهتمام وإظهارها على الخريطة باستخدام مقطع () وظيفة. يتم تحديد المعلمات المرئية لكل من مركبات Sentinel وLandsat، مما يسمح للمستخدم بمشاهدتها باستخدام إعدادات الألوان المناسبة. من خلال الجمع بين خطوات معالجة الصور المختلفة مثل التصفية والإخفاء والتوليد المركب، يوفر هذا البرنامج النصي طريقة فعالة لتحليل صور القمر الصناعي، على الرغم من أنه يمكن تطبيق المزيد من التحسين لتقليل أوقات التنفيذ.

var pointJSP = ee.Geometry.Point([86.465263, 20.168076]);
Map.centerObject(pointJSP, 14);
// Combine date variables for flexibility
var startDate = '2024-02-01';
var endDate = '2024-03-01';
// Function to add NDVI, NDWI, NDSI
var addIndices = function(image) {
  var ndvi = image.normalizedDifference(['NIR', 'RED']).rename('NDVI');
  var ndwi = image.normalizedDifference(['NIR', 'SWIR1']).rename('NDWI');
  var ndsi = image.normalizedDifference(['SWIR1', 'SWIR2']).rename('NDSI');
  return image.addBands(ndvi).addBands(ndwi).addBands(ndsi);
};
// Use fewer data points by filtering for cloud-free pixels only once
var sentinel = ee.ImageCollection('COPERNICUS/S2_SR')
  .filterBounds(pointJSP)
  .filterDate(startDate, endDate)
  .filter(ee.Filter.lt('CLOUDY_PIXEL_PERCENTAGE', 30));

var landsat8 = ee.ImageCollection('LANDSAT/LC08/C01/T1_SR')
  .filterBounds(pointJSP)
  .filterDate(startDate, endDate)
  .filter(ee.Filter.lt('CLOUD_COVER', 30));
// Apply water mask for permanent water areas
var waterMask = ee.Image('JRC/GSW1_4/GlobalSurfaceWater').select('occurrence').gt(80).unmask();
// Add indices to Landsat 8 imagery
var landsatIndices = landsat8.map(addIndices);
var composite = landsatIndices.reduce(ee.Reducer.percentile([30])).clip(pointJSP).mask(waterMask.eq(0));
Map.addLayer(composite, {bands: ['RED', 'GREEN', 'BLUE'], min: 0, max: 3000}, 'Landsat Composite');
Map.addLayer(waterMask, {min: 0, max: 1, palette: ['white', 'blue']}, 'Water Mask', false);

تحسين كفاءة مخطوطات الاستشعار عن بعد

أحد الاعتبارات الرئيسية عند العمل مع البرامج النصية لـ Google Earth Engine (GEE) هو ضمان معالجة العمليات بكفاءة. في حين أن استخدام مجموعات البيانات الكبيرة مثل Sentinel وLandsat أمر شائع في التحليل البيئي، إلا أن الحجم الهائل للبيانات يمكن أن يبطئ تنفيذ البرنامج النصي. تتمثل إحدى طرق تحسين الأداء في التأكد من معالجة البيانات الضرورية فقط. باستخدام أوامر مثل تصفية الحدود () و تاريخ التصفية () يقلل من حجم مجموعة البيانات، مما يساعد على تبسيط العمليات الحسابية. يمكن أن يؤدي تحديد نطاقات زمنية ومناطق جغرافية محددة إلى تقليل وقت التنفيذ بشكل كبير.

هناك جانب آخر يؤثر على أداء البرنامج النصي GEE وهو كيفية معالجة البيانات. يستخدم مثال البرنامج النصي دالة لحساب المؤشرات المهمة مثل NDVI وNDWI وNDSI. تتم إضافة هذه المؤشرات كنطاقات إلى مجموعات الصور، مما يسمح بإجراء تحليل أكثر شمولاً. ومع ذلك، هناك خطأ شائع وهو تطبيق مثل هذه الوظائف على مجموعة بيانات بأكملها دون التصفية أولاً. من الضروري تطبيق مثل هذه العمليات بعد التصفية لتجنب الحسابات غير الضرورية على البيانات غير ذات الصلة.

التصور هو عنصر آخر من عناصر البرنامج النصي الذي يمكن تحسينه. يمكن أن تؤدي إضافة عدد كبير جدًا من الطبقات أو المرئيات المعقدة إلى تأخير وقت المعالجة. يستخدم البرنامج النصي معلمات مرئية محددة مسبقًا لعرض المركبات، ولكن يمكن تحسين الأداء عن طريق تعطيل طبقات معينة ما لم تكن هناك حاجة إليها بشكل صريح. يساعد هذا في الحفاظ على البرنامج النصي خفيف الوزن مع الحفاظ على وظائفه. استخدام مقطع () تضمن الأوامر أيضًا عرض المنطقة الضرورية فقط، مما يقلل من عبء المعالجة الإجمالي.