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Our Earth

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GEE和我

Google Earth Engine是谷歌近几年搞的一个大型的地理空间平台，本人在近来的工作中感觉其具有很多的优势，必然成为今后做此类任务的重要平台，经过与课题组其他老师、师兄师姐的讨论，一致认为，今后任何涉及到遥感领域研究的机器学习工作的数据集，都应该尝试使用Google Earth Engine进行数据获取和简单的处理，下面，简单对我所感受的特点略作总结：

• 海量的数据，GEE上汇集了来自很多卫星的多种遥感数据，大概有好几PB，一般的小项目使用的数据量，不太可能超过这个量，甚至，用到的只有一小点点。
• 数据多样化，举例来说，合成孔径雷达数据一直以来都很难获得，以前是购买一些数据(极其昂贵),前段时间在EZ翻译计划提到了一个叫做SEN1-2的数据集，但是，在他人的数据集上做魔改，终究没有自己定制的用的顺手，还是得“学其渔”。
• 功能强大，Google提供了许多对数据进行处理的函数，包括常用的过滤、去云雾以及比较有趣的小功能(比如搞出来一个地域变迁动画，很有展示度(说白了就是领导爱看……))
• 云端计算力，分析遥感数据的一大限制就是对计算机有很大的要求，以前使用的工具大多是基于本机或是近端服务器，算力有限，而GEE完全部署在云端，用上Google的云服务器，可以多线程地处理数据，完全不担心卡死或者过热之类的问题。
• 友好的用户接口，除了基于Web端使用JavaScript进行处理，还具有Python的接口可以使用。
• 完全免费，这点应该就不需要解释了——当然，完全免费也不尽然，如果想要用得舒服，除了搞一个好用的梯子(可能要破费一点)，最好还要在Google Drive上搞一点储存空间，毕竟，在处理遥感之类的东西，5G或是15G，用起来难免掣肘。

但是，GEE也面临着一个很大的问题，那就是用的人比较少，网络上的介绍大部分都是在官网首页上扒下来的简要介绍，要不就是各个网站上流转的一些不知道几手的资料，知乎上有一个很有建设性的板块，网址在这里：传送门，写得非常详细，如果大家对工程实践上需求比较紧张，最好还是参考一下这个专栏。但是总的来说，关于GEE的讨论还远远达不到应该有的地步(尤其是在国内)，除了万里长城的影响，恐怕开发文档撒的也不够开也是原因之一，而且作为一个比较新的平台，很多研究者也提供不了很多帮助，其实Google的开发文档从来都是让人“如沐春风”，但是现在搞成这个样子，难免让人遗憾。

近来，一些朋友看到了我做的论文翻译(说实话质量并没有很高，尤其是课题组内部参考的一些，主要还是为了梳理知识)，感觉做一些翻译引进还是有其必要，假期里又有时间，打算把GEE的开发文档翻译整理出来，上文也提到，Google的文档写的非常赞，我也希望能够翻译出其中的一些highlight，欢迎大家提宝贵意见。

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翻译对照清单^滚动更新

English	中文	索引
GEE	谷歌地球引擎	01
Georeferrenced Imagery	地理配准图像	02
Vector	矢量	02
Code Editor	代码编辑器	02
Address Bar	地址框	02
Layer	图像层	02
Search Box	搜索栏	02
Asset	资产库	02
Inspector	检查器	02
Output Console	输出面板	02
Manager	管理器	02
Image Collection	图像集	02
Filtered Composite	过滤复合	02
Center Console	中控台	02
Raster	光栅图	02
Band	波段	02
Method	方法	02
Metadata	元数据	02
Filter	过滤器	02
Composite	复合	02
Mosaick	镶嵌	02
Reduce	缩合	02
Mask	蒙版	02
Profiler	探查器	03
Projection	投影法	07
Stretch	归一值	08
Gamma	伽玛校正因子	08
Opacity	不透明度	08
Composites	拼合	08
Palettes	调色板	08
Clip	裁剪	08
Thumbnail	缩略图	08
Erosion	侵蚀	13
Dilation	膨胀	13
Iterations	迭代	13