اپنے گوگل ارتھ انجن جاوا اسکرپٹ کو تیزی سے چلانے کا طریقہ

گوگل ارتھ انجن اسکرپٹس کے ایگزیکیوشن ٹائم کو بہتر بنانا

Google Earth Engine (GEE) بڑے پیمانے پر جغرافیائی ڈیٹا کا تجزیہ کرنے کا ایک طاقتور پلیٹ فارم ہے۔ تاہم، صارفین کو عملدرآمد کے وقت کے ساتھ اکثر مسائل کا سامنا کرنا پڑتا ہے، یہاں تک کہ جب ان کے اسکرپٹ بنیادی دکھائی دیتے ہیں۔ ایک اسکرپٹ جس کو چلنے میں کئی منٹ لگتے ہیں وہ پیداواری صلاحیت کو متاثر کر سکتا ہے اور بصیرت میں تاخیر کر سکتا ہے۔

اس معاملے میں، ایک صارف نے سینٹینیل اور لینڈ سیٹ 8 ڈیٹا کو پروسیس کرنے کے لیے ایک سادہ اسکرپٹ بنایا ہے۔ اس کی سادگی کے باوجود، اسکرپٹ کو عمل میں لانے میں تقریباً 3-5 منٹ لگتے ہیں۔ یہ سمجھنا کہ ایسا کیوں ہوتا ہے اور اسکرپٹ کو کیسے بہتر بنایا جائے موثر ڈیٹا پروسیسنگ کے لیے ضروری ہے۔

GEE اسکرپٹ کی کارکردگی کا انحصار کئی عوامل پر ہوتا ہے، بشمول ڈیٹا کا سائز، فلٹرنگ، اور کمپیوٹیشنل پیچیدگی۔ عملدرآمد کے وقت کو کم کرنے میں اسکرپٹ کے اندر رکاوٹوں کی نشاندہی کرنا شامل ہے، جیسے کہ غیر ضروری آپریشنز یا بڑے ڈیٹا سیٹس جو پروسیسنگ کو سست کر دیتے ہیں۔

یہ مضمون GEE میں سست رفتاری کے اوقات کی ممکنہ وجوہات کو تلاش کرے گا اور دی گئی اسکرپٹ کو بہتر بنانے کے لیے عملی تجاویز فراہم کرے گا۔ ان حکمت عملیوں کو لاگو کرکے، صارفین اپنے جغرافیائی ڈیٹا کے تجزیہ کے کاموں کی رفتار اور کارکردگی کو نمایاں طور پر بہتر بنا سکتے ہیں۔

بہتر کارکردگی کے لیے GEE اسکرپٹ کو بہتر بنانا

فراہم کردہ اسکرپٹ میں، مقصد دو مختلف ذرائع سے سیٹلائٹ کی تصاویر کو نکالنا اور اس پر کارروائی کرنا ہے: سینٹینیل اور لینڈ سیٹ۔ دی گوگل ارتھ انجن (GEE) پلیٹ فارم صارفین کو سیٹلائٹ ڈیٹا کی وسیع مقدار تک رسائی حاصل کرنے اور فلٹرنگ، انڈیکسنگ اور ویژولائزیشن جیسے مختلف آپریشنز کو لاگو کرنے کی اجازت دیتا ہے۔ اس اسکرپٹ میں استعمال ہونے والی کلیدی خصوصیات میں سے ایک ہے۔ نارملائزڈ فرق () فنکشن، جو NDVI، NDWI، اور NDSI جیسے اہم انڈیکس کا حساب لگانے کے لیے استعمال کیا جاتا ہے۔ یہ اشاریے مخصوص علاقے میں پودوں، پانی اور برف کے احاطہ کا تجزیہ کرنے کے لیے اہم ہیں۔ اسکرپٹ دلچسپی کے ایک نقطہ کی وضاحت سے شروع ہوتا ہے اور فراہم کردہ نقاط کا استعمال کرتے ہوئے اس پر نقشے کو مرکز کرتا ہے۔

اسکرپٹ متعدد فلٹرز کا اطلاق کرتی ہے، جیسے فلٹر کی تاریخ () اور فلٹر باؤنڈز()، ڈیٹا کی مقدار کو کم کرنے کے لیے جس پر عمل کیا جا رہا ہے، اس طرح عمل درآمد کے وقت میں بہتری آتی ہے۔ مثال کے طور پر، فلٹر باؤنڈز() اس بات کو یقینی بناتا ہے کہ صرف دلچسپی کے علاقے کو آپس میں جوڑنے والی تصاویر ہی شامل ہیں۔ فلٹر کی تاریخ () تصاویر کو ایک مخصوص تاریخ کی حد تک محدود کرتا ہے۔ سینٹینیل اور لینڈ سیٹ امیجری جیسے بڑے ڈیٹاسیٹس پر کارروائی کرنے کے لیے یہ ضروری ہے، کیونکہ یہ کمپیوٹیشنل بوجھ کو کم کرتا ہے۔ مزید برآں، فلٹر کلاؤڈ کوریج کے لیے بہت زیادہ کلاؤڈ والی تصاویر کو ضائع کرنے میں مدد ملتی ہے، بہتر معیار کے تجزیہ کو یقینی بناتا ہے۔

اسکرپٹ کا ایک اہم پہلو ہے۔ addBands() فنکشن، جو امیجری میں حسابی اشاریہ جات (NDVI, NDWI, NDSI) کا اضافہ کرتا ہے، انہیں مزید تجزیہ کے لیے قابل رسائی بناتا ہے۔ اسکرپٹ میں JRC گلوبل سرفیس واٹر ڈیٹاسیٹ کے ڈیٹا کا استعمال کرتے ہوئے ایک مستقل واٹر ماسک بھی شامل کیا گیا ہے۔ واٹر ماسک پانی کی زیادہ موجودگی والے علاقوں کو چھوڑنے میں مدد کرتا ہے (80% سے زیادہ)، جو کہ دوسری صورت میں پودوں اور برف کے تجزیے کے نتائج کو ترچھا کر سکتا ہے۔ یہ کے ذریعے کیا جاتا ہے۔ gt() اور نقاب ہٹانا() فنکشنز، جو اسکرپٹ کو پکسل ویلیو کی بنیاد پر علاقوں کو الگ تھلگ کرنے کی اجازت دیتے ہیں۔

آخر میں، اسکرپٹ استعمال کرتا ہے کم کریں() ایک جامع تصویر بنانے کے لیے پرسنٹائل ریڈوسر کے ساتھ فنکشن جو منتخب کردہ پکسل ویلیوز کے 30ویں پرسنٹائل کی نمائندگی کرتا ہے۔ اس جامع تصویر کو پھر دلچسپی کے علاقے میں کلپ کیا جاتا ہے اور نقشے پر اس کا استعمال کرتے ہوئے تصور کیا جاتا ہے۔ کلپ() فنکشن بصری پیرامیٹرز سینٹینیل اور لینڈ سیٹ کمپوزٹ دونوں کے لیے بیان کیے گئے ہیں، جس سے صارف انہیں مناسب رنگ کی ترتیبات کے ساتھ دیکھ سکتا ہے۔ امیج پروسیسنگ کے مختلف مراحل جیسے فلٹرنگ، ماسکنگ اور کمپوزٹ جنریشن کو یکجا کرکے، یہ اسکرپٹ سیٹلائٹ امیجری کا تجزیہ کرنے کا ایک موثر طریقہ فراہم کرتا ہے، حالانکہ عمل درآمد کے اوقات کو کم کرنے کے لیے مزید اصلاح کا اطلاق کیا جا سکتا ہے۔

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);

ریموٹ سینسنگ اسکرپٹس کی کارکردگی کو بہتر بنانا

Google Earth Engine (GEE) اسکرپٹ کے ساتھ کام کرتے وقت ایک اہم بات یہ یقینی بنانا ہے کہ آپریشنز کو موثر طریقے سے سنبھالا جائے۔ اگرچہ ماحولیاتی تجزیہ میں سینٹینیل اور لینڈ سیٹ جیسے بڑے ڈیٹا سیٹس کا استعمال عام ہے، ڈیٹا کا سراسر حجم اسکرپٹ پر عمل درآمد کو سست کر سکتا ہے۔ کارکردگی کو بہتر بنانے کا ایک طریقہ یہ یقینی بنانا ہے کہ صرف ضروری ڈیٹا پر کارروائی ہو رہی ہے۔ جیسے کمانڈز کا استعمال کرنا فلٹر باؤنڈز() اور فلٹر کی تاریخ () ڈیٹاسیٹ کے سائز کو کم سے کم کرتا ہے، جو کمپیوٹیشن کو ہموار کرنے میں مدد کرتا ہے۔ مخصوص تاریخ کی حدود اور جغرافیائی علاقوں کا انتخاب عمل درآمد کے وقت کو نمایاں طور پر کم کر سکتا ہے۔

ایک اور پہلو جو GEE اسکرپٹ کی کارکردگی کو متاثر کرتا ہے وہ ہے کہ ڈیٹا پر کارروائی کیسے کی جاتی ہے۔ اسکرپٹ کی مثال NDVI، NDWI، اور NDSI جیسے اہم اشاریوں کا حساب لگانے کے لیے ایک فنکشن کا استعمال کرتی ہے۔ ان اشاریوں کو تصویری مجموعوں میں بینڈ کے طور پر شامل کیا جاتا ہے، جو مزید مکمل تجزیہ کرنے کی اجازت دیتا ہے۔ تاہم، ایک عام غلطی پہلے فلٹر کیے بغیر پورے ڈیٹاسیٹ پر اس طرح کے فنکشنز کو لاگو کرنا ہے۔ غیر متعلقہ ڈیٹا پر غیر ضروری حساب کتاب سے بچنے کے لیے فلٹرنگ کے بعد اس طرح کے آپریشنز کو لاگو کرنا بہت ضروری ہے۔

ویژولائزیشن اسکرپٹ کا ایک اور عنصر ہے جسے آپٹمائز کیا جا سکتا ہے۔ بہت زیادہ تہوں یا پیچیدہ تصورات کو شامل کرنے سے پروسیسنگ کا وقت کم ہو سکتا ہے۔ اسکرپٹ کمپوزائٹس کو پیش کرنے کے لیے پہلے سے طے شدہ بصری پیرامیٹرز کا استعمال کرتی ہے، لیکن کچھ تہوں کو غیر فعال کر کے کارکردگی کو بہتر بنایا جا سکتا ہے جب تک کہ ان کی واضح طور پر ضرورت نہ ہو۔ اس سے اسکرپٹ کی فعالیت کو برقرار رکھتے ہوئے اسے ہلکا پھلکا رکھنے میں مدد ملتی ہے۔ استعمال کرنا کلپ() کمانڈز اس بات کو بھی یقینی بناتا ہے کہ صرف ضروری جگہ فراہم کی جائے، جس سے پروسیسنگ کے مجموعی بوجھ کو کم کیا جائے۔