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咱们知谈，思发表SCI期刊论文，除了需要相当好的idea以合相当严谨且优好意思的写稿以外，还需要在论文的图表等方面下功夫。许多技术性爱技巧，一张图作念好了，审稿东谈主看到了会心扉愉悦，论文发表后作家自身也会认为是一种享受。

一直以来，高质料的SCI期刊图表齐是在腹地作念的。为了制作良好的图片，需要把数据齐在腹地准备好。举例，咱们思已矣底下的图片，就需要下载DEM数据到腹地然后再出图，这种形状照旧相比繁琐的。

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既然Google Earth Engine照旧把各样遥感影像数据以及一些高档算法聚合成到GEE云平台了，那么有莫得可能把作图等模范也搬到GEE云平台上呢？一直以来，咱们齐以为GEE出图相比丑，不适动作念这些高质料的良好图片。可是，最近发现咱们错了，使用GEE依然简略作念出相当颜面的SCI期刊图片。

比如，参考上图右半部分的洽商区图片，咱们不错在GEE上径直足下DEM数据作念出如下的图片。两者图片天然在局部地区存在一些各异，但基本上已矣了领先的功能。最主要的是，通盘这个词作图经由只是花费了10.5秒便完成了。

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接下来，咱们就详确先容如安在GEE上头已矣这一良好的图片。需要指出的是，这个图片不是用JavaScript网页版块的GEE作念出的，而是使用的Python版块。咱们使用的IDE是VS Code，成就起来也很便捷。咱们最新的寒假课程就教化了若何使用VS Code傍观GEE以及相关成就问题（见寒假加油|东谈主工智能与云平台大数据图像处罚基础和进步研修班）。

第一步，导入需要的模块

这里主如若cartopy、geemap和cartoee等模块，其中cartoee模块照旧内嵌到geemap，无需再装置。腹地装置geemap的技术，只需使用 pip install geemap -i https://pypi.douban.com/simple/即可完成装置。

import eeimport geemapfrom geemap import cartoeeimport cartopyimport cartopy.crs as ccrsimport matplotlib.pyplot as plt

第二步，授权GEE的傍观

主如若让腹地的IDE简略傍观GEE数据，使用的是底下语句：

# geemap.ee_initialize()geemap.set_proxy(port=33210)ee.Authenticate()ee.Initialize(project='ee-scistudy')

细心，这里的port后头的端口是每个东谈主魔法的端口，project后头的技俩号则是我方的project称呼。这里咱们就不赘叙了，有不懂的请筹备小编加群筹备。

第三步，调用dem数据和矢量数据，并在舆图中先加载看一下规模，代码如下：

roi = ee.FeatureCollection('users/studyroomGEE/A_Paper/PSPR/HLJProvince')Map = geemap.Map()Map.add_basemap('Esri.WorldImagery')Map.add_basemap('OpenTopoMap')styleHLJ = {'color': 'FF0000'， 'width': 2， 'lineType': 'solid'， 'fillColor': '00000000'}HLJShp = roichinaProvince = ee.FeatureCollection('users/studyroomGEE/ChinaShp/ChinaProvince')styleChina = {'color': '0000FF'， 'width': 1， 'fillColor': '00000000'}Map.addLayer(chinaProvince.style(**styleChina)， {}， 'chinaProvince')Map.addLayer(HLJShp.style(**styleHLJ)， {}， 'HLJ')# get an imagesrtm = ee.Image('CGIAR/SRTM90_V4').clip(roi)vis_params = {    'min': 0.0，    'max': 1643，    'palette': [        'FFFFFF'，        'CE7E45'，        'DF923D'，        'F1B555'，        'FCD163'，        '99B718'，        '74A901'，        '66A000'，        '529400'，        '3E8601'，        '207401'，        '056201'，        '004C00'，        '023B01'，        '012E01'，        '011D01'，        '011301'，    ]，}srtm = srtm.visualize(**vis_params)imgBlend = srtm.blend(chinaProvince.style(**styleChina)).blend(HLJShp.style(**styleHLJ))Map.addLayer(imgBlend， {}， 'imgBlend')Map.centerObject(roi)Map

经过这一步不错取得底下的舆图。在线加载出这个舆图标明距离终末的得手就不远了。

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终末一步，将上头的舆图使用plt制作成咱们需要的图片，代码如下：

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bbox = [135.8，39，120.2，55]import matplotlib.pyplot as pltimport cartopy.io.img_tiles as cimgtplt.rcParams['font.family'] = 'Times New Roman' #  斡旋建造from proplot import rc# 斡旋建造字体rc['tick.labelsize'] = 20# 斡旋建造xy轴称呼的字体大小rc['axes.labelsize'] = 20# # 斡旋建造轴刻度标签的字体粗细rc['axes.labelweight'] = 'bold'# 斡旋建造xy轴称呼的字体粗细rc['tick.labelweight'] = 'bold'fig = plt.figure(figsize=(20， 22)，facecolor='white')ax = cartoee.get_map(imgBlend， region=bbox)cb = cartoee.add_colorbar(ax，vis_params=vis_params，loc='right'，orientation='vertical')# ax.set_title(label='Study Area'， fontsize=20)# add gridlines to the map at a specified intervalcartoee.add_gridlines(ax， interval=[2， 2]， linestyle='--')plt.show()

经过这样几步，咱们就不错在GEE中作念出上文中出现的良好图片。而况大众在作念这种图的技术，还不错我方加舆图以及换成别的不同的类型，比如地形图DTM不错换成底下的NDVI图，或者是地盘足下的图片。通盘这个词经由十分的快捷便捷，确切是太泄气了！！！

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