谷歌的地理引擎，通过一些简单的API我们就可以在几十PB大小的数据内进行弹性运算，以获得我们需要的结果。我们每个人都有权利平等的来享受这个美好的世界。
Earth
如何从Google Earth创建KML文件，前几天我写了这个文章，后面有个小尾巴说，有个Google地球的玩意儿，没有权限。我申请了一下，然后通过了。
https://developers.google.com/earth-engine
成功的页面
编辑器的样子
function radians(img) {return img.toFloat().multiply(Math.PI).divide(180);}function hillshade(az, ze, slope, aspect) {var azimuth = radians(ee.Image(az));var zenith = radians(ee.Image(ze));var terrain = ee.Algorithms.Terrain(ee.Image('CGIAR/SRTM90_V4'));var slope = radians(terrain.select('slope'));var aspect = radians(terrain.select('aspect'));Map.setCenter(-121.767, 46.852, 11);for (var i = 0; i < 360; i += 60) {Map.addLayer(hillshade(i, 60, slope, aspect), {}, i + ' deg');}
JavaScript不太会，就随便写写
执行结果
谷歌赋予了我们在浏览器端操作40PB数据的强大能力，可视化，分析等。
https://developers.google.com/earth-engine/tutorials/tutorials具体的文档的位置
那这些数据里面包含什么？看下面的截图
可以看到数据情况是异常丰富的，数据的大也是难以想象的
打开最后一个地球物理的图谱
但是这个东西怎么用呢？
首先这份数据是：
AHN DEM 是覆盖荷兰的 0.5m DEM。它是根据 2007 年至 2012 年春季拍摄的 LIDAR 数据生成的。
它包含地面样本，地面上的所有其他项目（例如建筑物、桥梁、树木等）均已移除。这个版本是内插的；已移除对象的区域填充有内插值。使用平方逆距离加权方法将点云转换为0.5m网格。注意：此数据集不包括清单中列出的少量仅在较低分辨率下可用的图块。
此时打开我们的编辑器：编写上面的代码
var dataset = ee.Image('AHN/AHN2_05M_INT');var elevation = dataset.select('elevation');var elevationVis = {min: -5.0,max: 30.0,};Map.setCenter(5.76583, 51.855276, 16);Map.addLayer(elevation, elevationVis, 'Elevation');
调用这个数据包
点击运行
会生成这样的图层
我本来是想给大家看个论文的，可惜我没有啦！（后面又有了~）
https://reader.elsevier.com/reader/sd/pii/S0034425717302900?token=1FF3779D5DE17E05BC3B61D2D76821C07B0CD202377AC7E795CAAE6C25877D5B504D38A7B74ABF537D3564C8752DB455&originRegion=us-east-1&originCreation=20211004003759位置
基于Google Earth的一份研究报告
看看成果什么的
这个叫框图吧
突然发现可以打印论文！
yes！
https://www.earthengine.app/这个页面是一些已经做好的app，值得学习
点击任意一个地方，生成海洋温度的时间序列
结果
https://developers.google.com/earth-engine/guides/python_install如果你的哪个js写的不好（疯狂暗示），其实（搓手手）
还有Python的API哇~~~
文档页面还有了语言之间的差异
看见Python可真的是太亲切了
退一步讲，对于浏览器的应用的话，还是学学js吧，毕竟前端技术也是好有趣的。
https://developers.google.com/earth-engine/tutorials/tutorial_js_01
学习指南，通俗易懂（质量也高）
