咱们知谈，念念发表SCI期刊论文，除了需要异常好的idea以及异常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。好多时间，一张图作念好了，审稿东谈主看到了会豪情愉悦，论文发表后作家本人也会以为是一种享受。

一直以来，高质地的SCI期刊图表王人是在腹地作念的。为了制作缜密的图片，需要把数据王人在腹地准备好。举例，咱们念念好意思满底下的图片，就需要下载DEM数据到腹地然后再出图，这种模式照旧相比繁琐的。

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既然Google Earth Engine依然把种种遥感影像数据以及一些高档算法王人集成到GEE云平台了，那么有莫得可能把作图等能力也搬到GEE云平台上呢？一直以来，咱们王人以为GEE出图相比丑，不适行动念这些高质地的缜密图片。然而，最近发现咱们错了，使用GEE依然大约作念出异常好意思瞻念的SCI期刊图片。

比如，参考上图右半部分的接洽区图片，咱们不错在GEE上径直运用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，但基本上好意思满了领先的功能。最主要的是，通盘作图经由只是消耗了10.5秒便完成了。

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接下来，咱们就详备先容如安在GEE上头好意思满这一缜密的图片。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，建树起来也很便捷。咱们最新的寒假课程就解释了奈何使用VS Code探望GEE以及干系建树问题（见寒假加油|东谈主工智能与云平台大数据图像处置基础和莳植研修班）。

第一步，导入需要的模块

这里主若是cartopy、geemap和cartoee等模块，其中cartoee模块依然内嵌到geemap，无需再装配。腹地装配geemap的时间，只需使用 pip install geemap -i https://pypi.douban.com/simple/即可完成装配。

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

第二步，授权GEE的探望

主若是让腹地的IDE大约探望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')

堤防，这里的port背面的端口是每个东谈主魔法的端口，project背面的样式号则是我方的project称号。这里咱们就不赘叙了，有不懂的请筹谋小编加群征询。

第三步，调用dem数据和矢量数据，并在舆图中先加载看一下效力，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

经过这一步不错获得底下的舆图。在线加载出这个舆图标明距离临了的奏凯就不远了。

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临了一步，将上头的舆图使用plt制作成咱们需要的图片，代码如下：

bbox = [135.8,39,120.2,55]import matplotlib.pyplot as pltimport cartopy.io.img_tiles as cimgtplt.rcParams['font.family'] = 'Times New Roman' #  合资建造from proplot import rc# 合资建造字体rc['tick.labelsize'] = 20# 合资建造xy轴称号的字体大小rc['axes.labelsize'] = 20# # 合资建造轴刻度标签的字体粗细rc['axes.labelweight'] = 'bold'# 合资建造xy轴称号的字体粗细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缜密图片。况且全球在作念这种图的时间，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，或者是地盘运用的图片。通盘经由十分的快捷便捷，果真是太怡悦了！！！

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