Trabaja con datos de trama usando Earth Engine en BigQuery

En este documento, se explica cómo combinar datos de trama y vectoriales con la ST_REGIONSTATS función, que usa Google Earth Engine para obtener acceso a datos de imágenes y de trama en BigQuery.

Descripción general

Una trama es una cuadrícula bidimensional de píxeles, a cada uno de los cuales se le asigna uno o más valores llamados bandas. Por ejemplo, cada píxel podría corresponder a un kilómetro cuadrado en particular en la superficie de la Tierra y tener bandas para la temperatura promedio y la precipitación promedio. Los datos de trama incluyen imágenes satelitales y otros datos continuos basados en cuadrículas, como pronósticos meteorológicos y cobertura terrestre. Muchos formatos de imagen comunes, como los archivos PNG o JPEG, se formatean como datos de trama.

Los datos de trama suelen contrastarse con los datos vectoriales, en los que los datos se describen mediante líneas o curvas en lugar de una cuadrícula rectangular fija. Por ejemplo, puedes usar el tipo de datos GEOGRAPHY en BigQuery para describir los límites de países, ciudades o regiones.

Los datos geoespaciales de trama y vectoriales suelen combinarse con una operación de estadísticas zonales, que calcula un agregado de todos los valores de trama dentro de una región vectorial determinada. Por ejemplo, es posible que desees calcular lo siguiente:

  • Calidad del aire promedio en un conjunto de ciudades
  • Potencial solar para un conjunto de polígonos de edificios
  • Riesgo de incendio resumido a lo largo de los corredores de líneas eléctricas en áreas boscosas

BigQuery se destaca en el procesamiento de datos vectoriales, y Google Earth Engine se destaca en el procesamiento de datos de trama. Puedes usar la ST_REGIONSTATS función de geografía para combinar datos de trama con Earth Engine con tus datos vectoriales almacenados en BigQuery.

Mapa de la Tierra con valores ráster y estadísticas zonales calculadas.

Antes de comenzar

  1. Para usar la función ST_REGIONSTATS en tus consultas, habilita la API de Earth Engine.

    Habilitar la API

  2. Opcional: Para suscribirte y usar los datos publicados en BigQuery sharing (anteriormente Analytics Hub) con la función ST_REGIONSTATS, habilita la API de Analytics Hub.

    Habilitar la API

Permisos necesarios

Para obtener los permisos que necesitas para llamar a la ST_REGIONSTATS función, pídele a tu administrador que te otorgue los siguientes roles de IAM en tu proyecto:

Para obtener más información sobre cómo otorgar roles, consulta Administra el acceso a proyectos, carpetas y organizaciones.

Estos roles predefinidos contienen los permisos necesarios para llamar a la función ST_REGIONSTATS. Para ver los permisos exactos que son necesarios, expande la sección Permisos requeridos:

Permisos requeridos

Se requieren los siguientes permisos para llamar a la función ST_REGIONSTATS:

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

También puedes obtener estos permisos con roles personalizados o otros roles predefinidos.

Busca datos de trama

El parámetro raster_id en la función ST_REGIONSTATS es una cadena que especifica la fuente de tus datos de trama. En las siguientes secciones, se explica cómo encontrar y dar formato al ID de trama.

Tablas de imágenes de BigQuery

Puedes usar BigQuery sharing (anteriormente Analytics Hub) para descubrir y acceder a conjuntos de datos de trama en BigQuery. Para usar BigQuery sharing, debes habilitar la API de Analytics Hub y asegurarte de tener los permisos necesarios para ver y suscribirte a las fichas y los intercambios de datos.

Google Earth Engine publica conjuntos de datos disponibles públicamente que contienen datos de trama en las multirregiones US y EU. Para suscribirte a un conjunto de datos de Earth Engine con datos de trama, sigue estos pasos:

  1. Ve a la página Sharing (Analytics Hub).

    Ir a Sharing (Analytics Hub)

  2. Haz clic en Search listings.

  3. En el campo Search for listings, ingresa "Google Earth Engine".

  4. Haz clic en un conjunto de datos al que quieras suscribirte.

  5. Haz clic en Suscribirse.

  6. Opcional: Actualiza los campos Project o Linked dataset name.

  7. Haz clic en Guardar. El conjunto de datos vinculado se agrega a tu proyecto.

El conjunto de datos contiene una tabla de imágenes que almacena metadatos para una colección de imágenes de trama que sigue la especificación de elementos STAC. Una tabla de imágenes es análoga a una colección de imágenes de Earth Engine (ImageCollection).

Cada fila de la tabla corresponde a una sola imagen de trama, con columnas que contienen propiedades y metadatos de la imagen. El ID de trama de cada imagen se almacena en la columna assets.image.href. Haz referencia a las imágenes en tus consultas con este ID como el valor del parámetro raster_id.

Filtra la tabla con columnas de propiedades para seleccionar imágenes o subconjuntos de imágenes específicos que cumplan con tus criterios. Para obtener más información sobre las bandas disponibles, el tamaño de los píxeles y las definiciones de propiedades, abre la tabla y haz clic en la pestaña Image details.

Cada tabla de imágenes incluye una tabla *_metadata correspondiente que proporciona información de respaldo para la tabla de imágenes.

Por ejemplo, el conjunto de datos ERA5-Land proporciona estadísticas diarias de variables climáticas y está disponible públicamente. La tabla climate contiene varios IDs de trama. La siguiente consulta filtra la tabla de imágenes con la columna start_datetime para obtener el ID de trama de la imagen correspondiente al 1 de enero de 2025 y calcula la temperatura promedio de cada país con la banda temperature_2m:

SQL 

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,
    (SELECT assets.image.href
    FROM `LINKED_DATASET_NAME.climate`
    WHERE start_datetime = '2025-01-01 00:00:00'),
    'temperature_2m'
  ).mean - 273.15 AS mean_temperature
FROM
  SimplifiedCountries AS sc
ORDER BY
  mean_temperature DESC;

Permite trabajar con BigQuery DataFrames.

Antes de probar este ejemplo, sigue las instrucciones de configuración de BigQuery DataFrames en la guía de inicio rápido de BigQuery con BigQuery DataFrames. Para obtener más información, consulta la documentación de referencia de BigQuery DataFrames.

Para autenticarte en BigQuery, configura las credenciales predeterminadas de la aplicación. Para obtener más información, consulta Configura las ADC para un entorno de desarrollo local. 

import datetime
from typing import cast

import bigframes.bigquery as bbq
import bigframes.pandas as bpd

# TODO: Set the project_id to your Google Cloud project ID.
# project_id = "your-project-id"
bpd.options.bigquery.project = project_id

# TODO: Set the dataset_id to the ID of the dataset that contains the
# `climate` table. This is likely a linked dataset to Earth Engine.
# See: https://cloud.google.com/bigquery/docs/link-earth-engine
linked_dataset = "era5_land_daily_aggregated"

# For the best efficiency, use partial ordering mode.
bpd.options.bigquery.ordering_mode = "partial"

# Load the table of country boundaries.
countries = bpd.read_gbq("bigquery-public-data.overture_maps.division_area")

# Filter to just the countries.
countries = countries[countries["subtype"] == "country"].copy()
countries["name"] = countries["names"].struct.field("primary")
countries["simplified_geometry"] = bbq.st_simplify(
    countries["geometry"],
    tolerance_meters=10_000,
)

# Get the reference to the temperature data from a linked dataset.
# Note: This sample assumes you have a linked dataset to Earth Engine.
image_href = (
    bpd.read_gbq(f"{project_id}.{linked_dataset}.climate")
    .set_index("start_datetime")
    .loc[[datetime.datetime(2025, 1, 1, tzinfo=datetime.timezone.utc)], :]
)
raster_id = image_href["assets"].struct.field("image").struct.field("href")
raster_id = raster_id.item()
stats = bbq.st_regionstats(
    countries["simplified_geometry"],
    raster_id=cast(str, raster_id),
    band="temperature_2m",
)

# Extract the mean and convert from Kelvin to Celsius.
countries["mean_temperature"] = stats.struct.field("mean") - 273.15

# Sort by the mean temperature to find the warmest countries.
result = countries[["name", "mean_temperature"]].sort_values(
    "mean_temperature", ascending=False
)
print(result.head(10))

GeoTIFF de Cloud Storage

GeoTIFF es un formato de archivo común para almacenar datos geoespaciales de trama. La función ST_REGIONSTATS admite datos de trama almacenados en el formato GeoTIFF optimizado para la nube (COG) en buckets de Cloud Storage que se encuentran en las siguientes regiones:

  • Multirregión de US
  • us-central1
  • Multirregión de EU
  • europe-west1

Proporciona el URI de Cloud Storage como el ID de trama, como gs://bucket/folder/raster.tif.

Recursos de imágenes de Earth Engine

La función ST_REGIONSTATS admite el paso de una ruta de acceso de recursos de imágenes de Earth Engine para el argumento raster_id. Los datos de trama de Earth Engine están disponibles como imágenes individuales o colecciones de imágenes. Estos datos existen en la región US y solo son compatibles con las consultas que se ejecutan en la región US. Para encontrar el ID de trama de una imagen, sigue estos pasos:

  1. Busca en el catálogo de datos de Earth Engine el conjunto de datos que te interesa.

  2. Para abrir la página de descripción de esa entrada, haz clic en el nombre del conjunto de datos. El fragmento de Earth Engine describe una sola imagen o una colección de imágenes.

    Si el fragmento de Earth Engine tiene el formato ee.Image('IMAGE_PATH'), el ID de trama es 'ee://IMAGE_PATH'.

    Si el fragmento de Earth Engine tiene el formato ee.ImageCollection('IMAGE_COLLECTION_PATH'), puedes usar el editor de código de Earth Engine para filtrar ImageCollection a una sola imagen. Usa el método ee.Image.get('system:id') para imprimir el IMAGE_PATH valor de esa imagen en la consola. El ID de trama es 'ee://IMAGE_PATH'.

Ponderaciones de píxeles

Puedes especificar una ponderación, a veces denominada valor de máscara, para el parámetro include en la ST_REGIONSTATS función que determina cuánto ponderar cada píxel en los cálculos. Los valores de ponderación deben estar entre 0 y 1. Las ponderaciones fuera de este rango se establecen en el límite más cercano, ya sea 0 o 1.

Un píxel se considera válido si tiene una ponderación superior a 0. Una ponderación de 0 indica un píxel no válido. Los píxeles no válidos suelen representar datos faltantes o no confiables, como áreas oscurecidas por nubes, anomalías del sensor, errores de procesamiento o ubicaciones fuera de un límite definido.

Si no especificas una ponderación, cada píxel se pondera automáticamente según la proporción del píxel que se encuentra dentro de la geometría, lo que permite la inclusión proporcional en las estadísticas zonales. Si la geometría es inferior a 1/256 del tamaño del píxel, la ponderación del píxel es 0. En estos casos, se muestra null para todas las estadísticas, excepto count y area, que son 0.

Si un píxel que se interseca parcialmente tiene una ponderación del argumento include a ST_REGIONSTATS, BigQuery usa el mínimo de esa ponderación y la fracción del píxel que se interseca con la región.

Los valores de ponderación no tienen la misma precisión que los valores FLOAT64. En la práctica, su valor real puede diferir del valor usado en los cálculos hasta 1/256 (aproximadamente el 0.4%).

Puedes proporcionar una expresión con la sintaxis de expresión de imágenes de Earth Engine en tu include argumento para ponderar píxeles de forma dinámica según criterios específicos dentro de las bandas de trama. Por ejemplo, la siguiente expresión restringe los cálculos a los píxeles en los que la banda probability supera el 70%:

include => 'probability > 0.7'

Si el conjunto de datos incluye una banda de factor de ponderación, puedes usarla con la siguiente sintaxis:

include => 'weight_factor_band_name'

Tamaño de los píxeles y escala de análisis

Una imagen geoespacial de trama es una cuadrícula de píxeles que corresponde a alguna ubicación en la superficie de la Tierra. El tamaño de los píxeles de una trama, a veces llamado la escala, es el tamaño nominal de un borde de un píxel en el sistema de referencia de coordenadas de la cuadrícula. Por ejemplo, una trama con una resolución de 10 metros tiene píxeles de 10 metros por 10 metros. El tamaño de los píxeles informado originalmente puede variar mucho entre los conjuntos de datos, desde menos de 1 metro hasta más de 20 kilómetros.

Cuando se usa la función ST_REGIONSTATS para calcular estadísticas zonales, el tamaño de los píxeles de los datos de trama es una consideración fundamental. Por ejemplo, agregar datos de trama de alta resolución en la región de un país puede ser intensivo en términos de procesamiento y, además, innecesariamente detallado. Por el contrario, agregar datos de baja resolución en la región, como parcelas de la ciudad, podría no proporcionar suficientes detalles.

Para obtener resultados significativos y eficientes de tu análisis, te recomendamos que elijas un tamaño de píxeles adecuado para el tamaño de tus polígonos y el objetivo de tu análisis. Puedes encontrar el tamaño de los píxeles de cada conjunto de datos de trama en la sección de descripción de las tablas de imágenes en BigQuery sharing.

Si cambias el tamaño de los píxeles, se modifica la cantidad de píxeles que se intersecan con una geografía determinada, lo que afecta los resultados y su interpretación. No recomendamos cambiar el tamaño de los píxeles para los análisis de producción. Sin embargo, si estás creando un prototipo de una consulta, aumentar el tamaño de los píxeles puede reducir el tiempo de ejecución y el costo de la consulta, en especial para los datos de alta resolución.

Para cambiar el tamaño de los píxeles, establece la scale en el argumento options de la función ST_REGIONSTATS. Por ejemplo, para calcular estadísticas sobre píxeles de 1,000 metros, usa options => JSON '{"scale":1000}', que le indica a Earth Engine que vuelva a muestrear la imagen en la escala solicitada. Para obtener más información sobre cómo Earth Engine controla el cambio de escala, consulta Scale en la documentación de Google Earth Engine.

El cálculo de estadísticas para polígonos que son mucho más pequeños que los píxeles de la trama puede producir resultados inexactos o nulos. En ese caso, una alternativa es reemplazar el polígono con su punto centroide usando ST_CENTROID.

Facturación

Cuando ejecutas una consulta, el uso de la función ST_REGIONSTATS se factura por separado del resto de la consulta porque Earth Engine calcula los resultados de la llamada a función. Se te factura este uso en horas de ranura en la SKU de servicios de BigQuery, independientemente de si usas la facturación a pedido o las reservas. Para ver el importe facturado por las llamadas de BigQuery a Earth Engine, consulta tu informe de facturación y usa etiquetas para filtrar por la clave de etiqueta goog-bq-feature-type, con el valor EARTH_ENGINE. Si falla la función ST_REGIONSTATS, no se te facturará ningún cálculo de Earth Engine que se haya usado.

Para cada consulta, puedes usar el jobs.get método en la API de BigQuery para ver la siguiente información:

  • El slotMs campo, que muestra la cantidad de milisegundos de ranura que consumió Earth Engine cuando el externalService campo es EARTH_ENGINE y el billingMethod campo es SERVICES_SKU.
  • El campo totalServicesSkuSlotMs, que muestra la cantidad total de milisegundos de ranura que usan todos los servicios externos de BigQuery que se facturan en la SKU de servicios de BigQuery.

También puedes consultar el campo total_services_sku_slot_ms en la INFORMATION_SCHEMA.JOBS vista para encontrar los milisegundos de ranura totales que consumen los servicios externos facturados en la SKU de servicios de BigQuery.

Factores de costo

Los siguientes factores afectan el uso de procesamiento cuando ejecutas la función ST_REGIONSTATS:

  • La cantidad de filas de entrada
  • La imagen de trama que usas Algunas tramas son composiciones creadas a partir de colecciones de imágenes de origen en el catálogo de datos de Earth Engine, y los recursos de procesamiento para producir el resultado compuesto varían.
  • La resolución de la imagen
  • El tamaño y la complejidad de la geografía de entrada, la cantidad de píxeles que se intersecan con la geografía y la cantidad de mosaicos de imágenes y bytes que lee Earth Engine

  • La ubicación de la geografía de entrada en la Tierra en relación con las imágenes de origen, la proyección y la resolución de la imagen

    • Las proyecciones de imágenes pueden deformar los píxeles, en especial los píxeles en latitudes altas o muy fuera del área de cobertura prevista de la imagen.
    • Para las tramas compuestas, la cantidad de imágenes de origen que se intersecan con la geografía de entrada puede variar regionalmente y con el tiempo. Por ejemplo, algunos satélites producen más imágenes en latitudes bajas o altas, según su órbita y los parámetros de recopilación de datos, o pueden omitir imágenes según las condiciones atmosféricas cambiantes.

  • El uso de fórmulas en los argumentos include o band_name, y la cantidad de bandas que implican

  • El almacenamiento en caché de los resultados anteriores

Controla los costos

Para controlar los costos asociados con la función ST_REGIONSTATS, puedes ajustar la cuota que controla la cantidad de tiempo de ranura que la función puede consumir. El valor predeterminado es de 350 horas de ranura por día. Cuando veas tus cuotas, filtra la lista Métrica a earthengine.googleapis.com/bigquery_slot_usage_time para ver la cuota de Earth Engine asociada con las llamadas de BigQuery. Para obtener más información, consulta las cuotas de funciones de trama de BigQuery en la documentación de Google Earth Engine.

Regiones admitidas

Las consultas que llaman a la función ST_REGIONSTATS deben ejecutarse en una de las siguientes regiones:

  • Multirregión de US
  • us-central1
  • us-central2
  • Multirregión de EU
  • europe-west1

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