第一章：GEE 和 GEEMAP

1.1. 介绍

Google Earth Engine 是地理空间社区使用的流行云计算平台。它有一个数 PB 的卫星图像集和地理空间数据集，允许用户以简单快捷的方式可视化、操作、编辑和创建空间数据。基于 Earth Engine Python API 和开源映射库，geemap 使其成为在 Jupyter 环境中分析和可视化 Earth Engine 数据集变得容易。自 2020 年 4 月首次发布以来，geemap 已成为最流行的用于 Earth Engine 数据分析和可视化的 Python 库。

在本章中，我们将介绍地理空间数据科学、谷歌地球引擎和地理地图的基础知识。然后，我们将逐步完成设置 conda 环境和安装 geemap 的步骤。我们还将学习如何在不在您的计算机上安装任何东西的情况下将 geemap 与 Google Colab 一起使用。在本章的最后，我们将看看本书之外的一些有用的资源，用于学习 Earth Engine 和 geemap。

1.2 什么是地理空间数据科学

在介绍地理空间数据科学之前，我们需要了解什么是数据科学。在过去十年中，数据科学一词以及大数据、数据分析和机器学习等相关术语引起了广泛关注。根据 Google Trends，自 2016 年以来，随着时间的推移，“数据科学”的在线搜索兴趣经历了快速增长（见图 1.1）。当我们