Halaman ini diterjemahkan oleh Cloud Translation API.

Menggunakan data raster untuk menganalisis suhu

Tutorial ini menjelaskan cara melakukan analisis geospasial pada data raster.

Tujuan

Temukan data Google Earth Engine yang tersedia untuk publik di fitur berbagi BigQuery (sebelumnya Analytics Hub).
Gunakan fungsi ST_REGIONSTATS untuk menghitung suhu rata-rata di setiap negara pada suatu waktu.
Memvisualisasikan hasil Anda di BigQuery Geo Viz, yang merupakan alat web untuk visualisasi data geospasial di BigQuery menggunakan Google Maps API.

Biaya

Dalam tutorial ini, Anda akan menggunakan komponen Google Cloudyang dapat ditagih berikut:

Sebelum memulai

Sebaiknya Anda membuat Google Cloud project untuk tutorial ini. Pastikan Anda memiliki peran yang diperlukan untuk menyelesaikan tutorial ini.

Menyiapkan project Google Cloud

Sign in to your Google Cloud account. If you're new to Google Cloud, create an account to evaluate how our products perform in real-world scenarios. New customers also get $300 in free credits to run, test, and deploy workloads.

In the Google Cloud console, on the project selector page, select or create a Google Cloud project.

Go to project selector

Make sure that billing is enabled for your Google Cloud project.

Enable the BigQuery, BigQuery sharing, and Google Earth Engine APIs.

Enable the APIs

In the Google Cloud console, on the project selector page, select or create a Google Cloud project.

Go to project selector

Make sure that billing is enabled for your Google Cloud project.

Enable the BigQuery, BigQuery sharing, and Google Earth Engine APIs.

Enable the APIs

Peran yang diperlukan

Untuk mendapatkan izin yang Anda perlukan untuk melakukan tugas dalam tutorial ini, minta administrator Anda untuk memberi Anda peran IAM berikut di project Anda:

Earth Engine Resource Viewer (roles/earthengine.viewer)
Service Usage Consumer (roles/serviceusage.serviceUsageConsumer)
BigQuery Data Editor (roles/bigquery.dataEditor)

Untuk mengetahui informasi selengkapnya tentang cara memberikan peran, lihat Mengelola akses ke project, folder, dan organisasi.

Peran bawaan ini berisi izin yang diperlukan untuk melakukan tugas dalam tutorial ini. Untuk melihat izin yang benar-benar diperlukan, luaskan bagian Izin yang diperlukan:

Izin yang diperlukan

Izin berikut diperlukan untuk melakukan tugas dalam tutorial ini:

earthengine.computations.create
serviceusage.services.use
bigquery.datasets.create

Anda mungkin juga bisa mendapatkan izin ini dengan peran khusus atau peran bawaan lainnya.

Berlangganan set data

Untuk menemukan set data yang digunakan dalam tutorial ini, ikuti langkah-langkah berikut:

Buka halaman Berbagi (Analytics Hub).

Membuka Berbagi (Analytics Hub)
Klik Telusuri listingan.
Di kolom Telusuri listingan, masukkan "ERA5-Land Daily Aggregated".
Klik hasilnya. Panel detail akan terbuka dengan informasi tentang set data analisis ulang iklim ERA5-Land, termasuk deskripsi, link ke informasi band, ketersediaan, ukuran piksel, dan persyaratan penggunaan.
Klik Langganan.
Opsional: Perbarui Project.
Perbarui Nama set data tertaut menjadi era5_climate_tutorial.
Klik Simpan. Set data tertaut ditambahkan ke project Anda dan berisi satu tabel bernama climate.

Menemukan ID raster

Setiap baris dalam tabel era5_climate_tutorial.climate berisi metadata untuk gambar raster yang memiliki data iklim untuk hari tertentu. Jalankan kueri berikut untuk mengekstrak ID raster gambar raster pada 1 Januari 2025:

SELECT
  assets.image.href
FROM
  `era5_climate_tutorial.climate`
WHERE
  properties.start_datetime = '2025-01-01';

Hasilnya adalah ee://ECMWF/ERA5_LAND/DAILY_AGGR/20250101. Di bagian berikutnya, Anda akan menggunakannya untuk argumen raster_id ke fungsi ST_REGIONSTATS.

Menghitung suhu rata-rata

Jalankan kueri berikut untuk menghitung suhu rata-rata setiap negara pada 1 Januari 2025 menggunakan fungsi ST_REGIONSTATS:

WITH SimplifiedCountries AS (
  SELECT
    ST_SIMPLIFY(geometry, 10000) AS simplified_geometry,
    names.primary AS name
  FROM
    `bigquery-public-data.overture_maps.division_area`
  WHERE
    subtype = 'country'
)
SELECT
  sc.simplified_geometry AS geometry,
  sc.name,
  ST_REGIONSTATS(
    sc.simplified_geometry,
    'ee://ECMWF/ERA5_LAND/DAILY_AGGR/20250101',
    'temperature_2m'
  ).mean - 273.15 AS mean_temperature
FROM
  SimplifiedCountries AS sc
ORDER BY
  mean_temperature DESC;

Kueri ini berjalan di tabel division_area yang tersedia secara publik yang berisi nilai GEOGRAPHY yang merepresentasikan batas berbagai wilayah di Bumi, termasuk negara. Fungsi ST_REGIONSTATS menggunakan band temerature_2m dari gambar raster, yang berisi suhu udara pada ketinggian 2 meter di atas permukaan tanah pada piksel tertentu.

Memvisualisasikan hasil kueri di Geo Viz

Selanjutnya, visualisasikan hasil Anda menggunakan BigQuery Geo Viz.

Meluncurkan Geo Viz dan mengautentikasi

Sebelum menggunakan Geo Viz, Anda harus mengautentikasi dan memberikan akses ke data di BigQuery.

Untuk menyiapkan Geo Viz, lakukan hal berikut:

Buka alat web Geo Viz.

Membuka Geo Viz

Atau, di panel Hasil kueri, klik Buka di > GeoViz.
Di langkah pertama, Kueri, klik Lakukan otorisasi.
Dalam dialog Pilih akun, klik Akun Google Anda.
Dalam dialog akses, klik Izinkan untuk memberi Geo Viz akses ke data BigQuery Anda.

Menjalankan kueri Anda di Geo Viz

Setelah Anda mengautentikasi dan memberikan akses, langkah berikutnya adalah menjalankan kueri di Geo Viz.

Untuk menjalankan kueri, lakukan hal berikut:

Untuk langkah pertama, Pilih data, masukkan project ID Anda di kolom Project ID.

Pada jendela kueri, masukkan kueri GoogleSQL berikut. Jika Anda membuka Geo Viz dari hasil kueri, kolom ini sudah diisi dengan kueri Anda.

WITH SimplifiedCountries AS (
  SELECT
    ST_SIMPLIFY(geometry, 10000) AS simplified_geometry,
    names.primary AS name
  FROM
    `bigquery-public-data.overture_maps.division_area`
  WHERE
    subtype = 'country'
)
SELECT
  sc.simplified_geometry AS geometry,
  sc.name,
  ST_REGIONSTATS(
    sc.simplified_geometry,
    'ee://ECMWF/ERA5_LAND/DAILY_AGGR/20250101',
    'temperature_2m'
  ).mean - 273.15 AS mean_temperature
FROM
  SimplifiedCountries AS sc
ORDER BY
  mean_temperature DESC;

Klik Run.

Menerapkan gaya

Bagian Gaya menyediakan daftar gaya visual untuk penyesuaian. Untuk mengetahui informasi selengkapnya tentang setiap gaya, lihat Memformat visualisasi.

Untuk memformat peta Anda, lakukan tindakan berikut:

Untuk membuka panel fillColor, klik langkah 3, Gaya.
Klik tombol Berdasarkan data ke posisi aktif.
Untuk Fungsi, pilih linear.
Untuk Kolom, pilih mean_temperature.
Untuk Domain, masukkan -20 di kotak pertama dan 32 di kotak kedua.
Untuk Rentang, klik kotak pertama dan masukkan #0006ff di kotak Hex, lalu klik kotak kedua dan masukkan #ff0000. Hal ini akan mengubah warna setiap negara berdasarkan suhu rata-ratanya pada 1 Januari 2025. Biru menunjukkan suhu yang lebih dingin dan merah menunjukkan suhu yang lebih hangat.
Klik Opasitaspengisi.
Di kolom Nilai, masukkan .5.
Klik Terapkan gaya.
Periksa peta Anda. Jika Anda mengklik suatu negara, nama negara, suhu rata-rata, dan geometri yang disederhanakan akan ditampilkan.

Pembersihan

Perhatian: Menghapus project memiliki efek berikut:

Semua hal dalam project akan dihapus. Jika menggunakan project yang sudah ada untuk tugas dalam dokumen ini, saat Anda menghapusnya, pekerjaan lain yang telah Anda lakukan dalam project tersebut juga akan terhapus.
Project ID kustom hilang. Saat membuat project ini, Anda mungkin telah membuat project ID kustom yang ingin digunakan di masa mendatang. Untuk mempertahankan URL yang menggunakan project ID, seperti URL appspot.com, hapus resource yang dipilih di dalam project, bukan menghapus seluruh project.

Jika Anda berencana mempelajari beberapa arsitektur, tutorial atau panduan memulai, dengan menggunakan kembali project dapat membantu Anda agar tidak melampaui batas kuota project.

In the Google Cloud console, go to the Manage resources page.
Go to Manage resources
In the project list, select the project that you want to delete, and then click Delete.
In the dialog, type the project ID, and then click Shut down to delete the project.

Langkah berikutnya

Untuk mempelajari lebih lanjut cara memvisualisasikan opsi untuk analisis geospasial, lihat Memvisualisasikan data geospasial.
Untuk menggunakan data raster, lihat Menggunakan data raster.
Untuk mempelajari lebih lanjut fungsi geografi yang dapat Anda gunakan dalam analisis geospasial, lihat Fungsi geografis di GoogleSQL.