Utilizzare i dati raster per analizzare la temperatura

Questo tutorial descrive come eseguire l'analisi geospaziale sui dati raster.

Obiettivi

• Trova i dati di Google Earth Engine disponibili pubblicamente in BigQuery sharing (in precedenza Analytics Hub).
• Utilizza la funzione ST_REGIONSTATS per calcolare la temperatura media in ogni paese in un determinato momento.
• Visualizza i risultati in BigQuery Geo Viz, uno strumento web per la visualizzazione dei dati geospaziali in BigQuery utilizzando le API di Google Maps.

Costi

In questo tutorial utilizzi i seguenti componenti fatturabili di Google Cloud:

• BigQuery
• Google Earth Engine

Prima di iniziare

Ti consigliamo di creare un progetto Google Cloud per questo tutorial. Assicurati di disporre dei ruoli necessari per completare questo tutorial.

Configurare un progetto Google Cloud

1. 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.

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

   Go to project selector

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

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

   Enable the APIs

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

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

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

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Ruoli obbligatori

Per ottenere le autorizzazioni necessarie per eseguire le attività di questo tutorial, chiedi all'amministratore di concederti i seguenti ruoli IAM nel progetto:

• Visualizzatore risorse Earth Engine (roles/earthengine.viewer)
• Consumer utilizzo servizi (roles/serviceusage.serviceUsageConsumer)
• Editor dati BigQuery (roles/bigquery.dataEditor)

Per saperne di più sulla concessione dei ruoli, consulta Gestisci l'accesso a progetti, cartelle e organizzazioni.

Questi ruoli predefiniti contengono le autorizzazioni necessarie per eseguire le attività descritte in questo tutorial. Per vedere quali sono esattamente le autorizzazioni richieste, espandi la sezione Autorizzazioni obbligatorie:

Autorizzazioni obbligatorie

Per eseguire le attività descritte in questo tutorial sono necessarie le seguenti autorizzazioni:

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

Potresti anche ottenere queste autorizzazioni con ruoli personalizzati o altri ruoli predefiniti.

Iscriversi a un set di dati

Per trovare il set di dati utilizzato per questo tutorial:

1. Vai alla pagina Condivisione (Analytics Hub).

   Vai a Condivisione (Analytics Hub)

2. Fai clic su search Cerca schede.

3. Nel campo Cerca schede, inserisci "ERA5-Land Daily Aggregated".

4. Fai clic sul risultato. Si apre un riquadro dei dettagli con informazioni sul set di dati di rianalisi climatica ERA5-Land, tra cui una descrizione, un link alle informazioni sulle bande, la disponibilità, le dimensioni dei pixel e i termini di utilizzo.

5. Fai clic su Abbonati.

6. (Facoltativo) Aggiorna il progetto.

7. Aggiorna il Nome set di dati collegato a era5_climate_tutorial.

8. Fai clic su Salva. Il set di dati collegato viene aggiunto al progetto e contiene una singola tabella denominata climate.

Trovare l'ID raster

Ogni riga della tabella era5_climate_tutorial.climate contiene i metadati di un'immagine raster che include dati climatici per un determinato giorno. Esegui la seguente query per estrarre l'ID raster dell'immagine raster per il 1° gennaio 2025:

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

Il risultato è ee://ECMWF/ERA5_LAND/DAILY_AGGR/20250101. Nella sezione successiva, lo utilizzerai per l'argomento raster_id della funzione ST_REGIONSTATS.

Calcola la temperatura media

Esegui la seguente query per calcolare la temperatura media di ogni paese il 1° gennaio 2025 utilizzando la funzione 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;

Questa query viene eseguita sulla tabella division_area disponibile pubblicamente che contiene valori GEOGRAPHY che rappresentano i confini di varie regioni della Terra, inclusi i paesi. La funzione ST_REGIONSTATS utilizza la banda temerature_2m dell'immagine raster, che contiene la temperatura dell'aria a 2 metri sopra la superficie del terreno nel pixel specificato.

Visualizzare i risultati della query in Geo Viz

Successivamente, visualizza i risultati utilizzando BigQuery Geo Viz.

Avvia GeoViz ed esegui l'autenticazione

Prima di utilizzare Geo Viz, devi autenticarti e concedere l'accesso ai dati in BigQuery.

Per configurare Geo Viz:

1. Apri lo strumento web Geo Viz.

   Apri Geo Viz

   In alternativa, nel riquadro Risultati delle query, fai clic su Apri in > GeoViz.

2. Nel passaggio 1, Query, fai clic su Autorizza.

3. Nella finestra di dialogo Scegli un account, fai clic sul tuo Account Google.

4. Nella finestra di dialogo di accesso, fai clic su Consenti per concedere a Geo Viz l'accesso ai tuoi dati BigQuery.

Eseguire la query in Geo Viz

Dopo aver eseguito l'autenticazione e concesso l'accesso, il passaggio successivo consiste nell'eseguire la query in Geo Viz.

Per eseguire la query:

1. Per il passaggio 1, Seleziona dati, inserisci l'ID progetto nel campo ID progetto.

2. Nella finestra della query, inserisci la seguente query GoogleSQL. Se hai aperto Geo Viz dai risultati della query, questo campo è già compilato con la query.

   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;
   

3. Fai clic su Esegui.

Applica stili

La sezione Stile fornisce un elenco di stili visivi per la personalizzazione. Per maggiori informazioni su ogni stile, consulta Formattare la visualizzazione.

Per formattare la mappa:

1. Per aprire il riquadro fillColor, fai clic sul passaggio 3, Stile.

2. Fai clic sul pulsante di attivazione/disattivazione Basata sui dati in modo che sia impostato su On.

3. Per Funzione, scegli lineare.

4. Per Campo, scegli mean_temperature.

5. In Dominio, inserisci -20 nella prima casella e 32 nella seconda.

6. Per Intervallo, fai clic sulla prima casella e inserisci #0006ff nella casella Esadecimale, poi fai clic sulla seconda casella e inserisci #ff0000. In questo modo, il colore di ogni paese cambia in base alla temperatura media del 1° gennaio 2025. Il blu indica una temperatura più fredda, mentre il rosso una temperatura più calda.

7. Fai clic su fillOpacity.

8. Nel campo Valore, inserisci .5.

9. Fai clic su Applica stile.

10. Esamina la mappa. Se fai clic su un paese, vengono visualizzati il nome del paese, la temperatura media e la geometria semplificata.

    

Esegui la pulizia

1. In the Google Cloud console, go to the Manage resources page.

   Go to Manage resources

2. In the project list, select the project that you want to delete, and then click Delete.
3. In the dialog, type the project ID, and then click Shut down to delete the project.

Passaggi successivi

• Per scoprire di più su come visualizzare le opzioni per l'analisi geospaziale, consulta Visualizzare i dati geospaziali.
• Per lavorare con i dati raster, consulta Utilizzare i dati raster.
• Per scoprire di più sulle funzioni geografiche che puoi utilizzare nell'analisi geospaziale, consulta Funzioni geografiche in GoogleSQL.