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我目前正在开发一个使用 MODIS 数据集的机器学习项目。由于我的PC无法满足该项目的计算要求,所以我使用了AWS服务器。现在的问题是 Earth Engine 正在将图像导出到 Google Drive 或 Google Cloud Storage,但我希望将它们导出到我的 S3 存储桶。
我遇到过建议将数据下载到本地存储然后将其上传到 S3 存储桶的答案。考虑到庞大的数据集和我糟糕的数据速度,我需要很长时间才能做到这一点。因此,我想使用 Earth Engine 将它们直接导出到我的 S3 存储桶。
我已浏览了发生导出的文档 ( ee.batch.Export.image )。我正在考虑编写一个函数,将 Geotiff 图像导出到 AWS S3 存储桶,而不是 Google Drive 或云存储。
附注
最佳答案
MODIS 图像已位于 AWS S3 上 ( https://aws.amazon.com/public-datasets/modis/ )
但是,对于任何其他数据集来说,这都是一个有趣的问题,这里有一些需要考虑的事情
1) 目前,Google Earth Engine 只能写入 Google Cloud Storage Buckets (GCS)(免费,最多 5 GB)或 Google Drive(也有 15 GB 的限制,包括您的 Gmail)。因此,为了能够在推送到 AWS S3 之前将这些镜像下载到本地驱动器,您需要确保 GCS 或驱动器上有足够的可用空间。
2) Google Earth Engine 不会导出元数据,并且如果超过特定文件大小限制(需要记住某些事项),则会分割大型 GeoTiff,以防您希望在上传到 AWS 之前将分割的图像镶嵌到单个图像中。您还可以将属性作为元数据导出为 CSV 或 kml 文件。
3) 一旦您知道 GCS 或 Google Drive 中有足够的缓冲区空间,理想的方法是
不使用客户端资源的另一种方法是使用网络集成服务,例如,Zapier 可以帮助您将 Drive 连接到 AWS,因为新文件会被复制到 AWS,您可以使用传入的新文件作为触发器)。 [我没有尝试过,但我知道可以使用 Zapier 或 IFTTT 来完成。
定期检查您的云存储并在文件复制到 GCS 时删除您基本上可以检查文件或文件夹是否同步,然后删除 GCS/Drive 上的文件以再次释放空间并重复此过程。
我确信其他人可能对此有一些其他很好的建议,但这只是我的做法。希望有帮助
山姆
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