GEE：矢量数据分块处理以降低内存压力

作者：CSDN @ _养乐多_

在 Google Earth Engine（GEE）平台上处理大型数据集时，加载整个数据集可能导致内存不足的问题。分块处理可以将数据划分为小块，逐块处理，从而有效降低内存压力。这对于处理大规模矢量数据集、避免系统崩溃和提高算法性能至关重要。

本文将介绍如何通过分块处理优化GEE中矢量数据的操作的 API，以提高效率、降低资源消耗。

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一、旧版本

1.1 旧版本

《GEE：内存超限？将研究区划分成规则的小块运算》

程序执行时间: 456535 毫秒。

以前的时候记录了一个使用 for 循环将矢量数据划分成小区域以便解决内存超限问题，但是现在用户量越来越多，GEE能够给用户分配的内存越来越少，for 循环的计算速度又很慢，没有像 map 函数那样在服务器上并行计算快速，并能减少客户端和服务器端的数据传输次数以增加计算速度。

结果展示，

1.2 粉丝改进代码

在旧版本博客的分享过程中，有粉丝朋友分享了自己在此基础上用 map 函数替换 for 函数的代码，写的很好，本文1.2节有代码链接和展示，但是裁剪后的矢量数据存在以下3个问题：（1）无法去除多余的矢量边界外的分块；（2）代码中使用了 getInfo 函数来读取坐标点，会降低计算速度；（3）丢失了顶部部分小块。

代码链接

程序执行时间: 2931 毫秒。

结果展示，

二、新版本代码

在经过修改后，为了解决以上问题，本人对代码进行了优化，使其计算速度加快，并且不丢失矢量小区域，且外围矢量边界和分割后的小块边界适配。本人对核心代码进行了封装，访问该代码直接调用 API 即可，代码示例如下所示。

示例代码链接：https://code.earthengine.google.com/98be6d26c850bc2b84498012eccd96f4?noload=true

Map.centerObject(table, 5);

// 记录程序开始时间
var startTime = new Date();
print(startTime);

var eevp = require('users/949384116/lib:Tools/VectorProcessor')

var featureCollection = eevp.vecSplitByRowCol(table.geometry(), 5, 5)
    .filterBounds(table.geometry())
    .toList(100)

featureCollection.size().evaluate(function (nSize) {
    print('Feature Collection Size: ', nSize)
    for (var i = 0; i < nSize; i++) {
        var smallVec = ee.Feature(featureCollection.get(i)).geometry()
            .intersection(table.geometry())
        Map.addLayer(smallVec, {}, 'Vec ' + i)
    }
});

// 记录结束时间
var endTime = new Date();
print(endTime);

// 计算执行时间（以毫秒为单位）
var executionTimeMS = endTime - startTime;
var executionTimeStringMS = executionTimeMS.toString() + ' 毫秒';
print('程序执行时间: ' + executionTimeStringMS);