PIE-Engine实践 | NDVI、矢量面积批量计算...巧用map算子提高效率

PIE-Engine 遥感云计算平台上集成了海量遥感数据、强大的算力和丰富的算子，使得大规模尺度长时间序列的遥感数据分析可以在线快速完成，其中一大利器便是map算子。本期我们来详细介绍map算子的作用，它和传统for循环的区别，以及如何巧用map算子优化代码，提高计算效率。

一、 map算子的作用

map算子是我们在云计算平台上处理影像时常用的算子，可以对集合（List、FeatureCollection、ImageCollection）中的每一个元素进行操作，操作完成返回的结果仍是一个集合对象。以FeatureCollection调用map算子为例，其基本形式如下：

var featureCol = pie.FeatureCollection('NGCC/CHINA_PROVINCE_BOUNDARY');

var featureColNew = featureCol.map(function (feature) {

  var geometry = feature.geometry();

  var featureNew = pie.Feature(geometry.centroid());

  return featureNew;

})

上述代码取出featureCol 中的每一个feature，然后求取各feature的几何中心，得到一个新的矢量集合-featureColNew。

二、map算子和for循环的区别

当然，有些map操作用传统的for/while循环也可以实现，但二者在计算机制上有本质区别，for循环是在前端控制变量的循环，且是顺序执行代码，效率比较慢，一般在PIE-Engine里很少用。而map则是在后台服务器上直接作用于集合中的元素进行循环操作，执行效率很快，相当于“并行执行任务”， 但在map里一般不再用 print、Map、Export 以及Reducer等方法。下面分别对比在集合中使用map算子和for循环的不同之处。

• 针对List中的每个元素进行循环计算

//对List中的每个元素加1，采用map算子

var list1 = pie.List([1,2,3,2]);

var list2 = list1.map(function (value) {

  return pie.Number(value).add(1);

});

print("list2",list2); 

输出结果：

//对List中的每个元素加1，采用for循环

var list1 = pie.List([1,2,3,2]);

var list2 = [];

for(var i = 0;i<list1.length().getinfo();i++){< span="">

    list2.push(pie.Number(list1.get(i)).add(1).getInfo());

}

print("list2",list2); 

输出结果：

List集合调用map算子后便可直接作用于其中的元素，而采用for循环则还需要增加诸多限制，才能实现相同的功能。

• 针对FeatureCollection中的每个Feature进行循环计算

利用中国省级行政区划矢量数据计算每个省的面积，分别采用map算子和for循环进行计算。

（1）取FeatureCollection中的每个元素并计算其面积，采用map算子：

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var featureCol = pie.FeatureCollection().load('NGCC/CHINA_PROVINCE_BOUNDARY');

var featureColNew = featureCol.map(function (feature) {

  var name = feature.get("name");

  var geometry = feature.geometry();

  var area = geometry.area().divide(1000000);

  feature = feature.set("name",name);

  feature = feature.set("area",area);

  return feature;

})

var result = featureColNew.reduceColumns(pie.Reducer.toList(2),["name","area"]);

print("result",result);

Map.addLayer(featureCol,{color: "ff0000ff", fillColor: "00000000"},"featureCol");

Map.setCenter(118,39.7,3);

代码链接：

https://engine.piesat.cn/engine-share/shareCode.html?id=cbe5f4f5efca4b5faa8344b0ab325c04

▲采用map算子获取中国各省的面积

（2）取FeatureCollection中的每个元素并计算其面积，采用for循环：

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var featureCol = pie.FeatureCollection().load('NGCC/CHINA_PROVINCE_BOUNDARY');

print(featureCol)

for(i = 0; i<featurecol.size().getinfo();i++){< span="">

    var name = featureCol.getAt(i).get("name");

    var geometry = featureCol.getAt(i).geometry();

    var area = geometry.area().divide(1000000);

    print(name,area);

}

Map.addLayer(featureCol,{color: "ff0000ff", fillColor: "00000000"},"featureCollection");

Map.setCenter(118,39.7,3);

代码链接：

https://engine.piesat.cn/engine-share/shareCode.html?id=4198d136975841269e367aec1ae47e70

运行结果：

▲for循环输出各省面积

上述代码采用map算子，2秒即可出结果，而for循环则需要40秒，等待时间较长，从而体现map算子的优势。

• 针对ImageCollection中的每个Image进行循环计算

（1）取ImageCollection中的每个元素计算NDVI，采用map算子：

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var featureCol = pie.FeatureCollection().load('NGCC/CHINA_PROVINCE_BOUNDARY');

var beijing = featureCol.filter(pie.Filter.eq("name", "北京市"));

var bjGeo = beijing.getAt(0).geometry();

var visParams = {color: "ff0000ff", fillColor: "00000000"};

Map.addLayer(beijing, visParams, "北京市");

Map.centerObject(beijing, 6);

var imageCol = pie.ImageCollection("LC08/01/T1")

    .filterDate("2019-12-01", "2019-12-31")

    .filterBounds(bjGeo);

print("imageCol", imageCol);

var imageColNDVI = imageCol.map(function (image) {

    // NDVI计算

    var img_Nir = image.select("B5");

    var img_Red = image.select("B4");

    var img_NDVI = img_Nir.subtract(img_Red).divide(img_Nir.add(img_Red)).rename("NDVI");

    return image.addBands(img_NDVI);

});

print("imageColNDVI", imageColNDVI);

//NDVI绘制样式

var visParamNDVI = {

    min: -0.2,

    max: 0.8,

    palette: 'CA7A41, CE7E45, DF923D, F1B555, FCD163, 99B718, '+

        '74A901, 66A000, 529400,3E8601, 207401, 056201, 004C00,'+

        '023B01, 012E01, 011D01, 011301'

};

var imageNDVI = imageColNDVI.select("NDVI").mosaic().clip(bjGeo);

Map.addLayer(imageNDVI, visParamNDVI, "Layer_NDVI");

代码链接：

https://engine.piesat.cn/engine-share/shareCode.html?id=4ec895ce6e3b411daab877713ca81f45

输出结果：

（2）取ImageCollection中的每个元素计算NDVI，采用for循环：

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var featureCol = pie.FeatureCollection().load('NGCC/CHINA_PROVINCE_BOUNDARY');

var beijing = featureCol.filter(pie.Filter.eq("name", "北京市"));

var bjGeo = beijing.getAt(0).geometry();

var visParams = { color: "ff0000ff", fillColor: "00000000" };

Map.addLayer(beijing, visParams, "北京市");

Map.centerObject(beijing, 6);

var imageCol = pie.ImageCollection("LC08/01/T1")

    .filterDate("2019-8-01", "2019-8-30")

    .filterBounds(bjGeo);

print("imageCol", imageCol);

var newCol=[];

for (i = 0; i < imageCol.size().getInfo(); i++) {

    var image = imageCol.getAt(i);

    var img_Nir = image.select("B5");

    var img_Red = image.select("B4");

    var img_NDVI = img_Nir.subtract(img_Red).divide(img_Nir.add(img_Red))

        .rename("NDVI");

    image = image.addBands(img_NDVI);

    newCol.push(image);

}

var newImageCol=pie.ImageCollection().fromImages(newCol);

print("newImageCol", newImageCol);

//NDVI绘制样式

var visParamNDVI = {

    min: -0.2,

    max: 0.8,

    palette: 'CA7A41, CE7E45, DF923D, F1B555, FCD163, 99B718, ' +

        '74A901, 66A000, 529400,3E8601, 207401, 056201, 004C00,' +

        '023B01, 012E01, 011D01, 011301'

};

var imageNDVI = newImageCol.select("NDVI").mosaic().clip(bjGeo);

Map.addLayer(imageNDVI, visParamNDVI, "Layer_NDVI");

代码链接：

https://engine.piesat.cn/engine-share/shareCode.html?id=ef81bdf97c8d45809c3101f5f8dee4c4

上述代码采用map算子和for循环的计算时间基本相同， 但在使用for循环时要重新构造一个存放新的image集合的数组，并在循环结束后重新构造一个由这些image组成的ImageCollection，在步骤上较为复杂。

因此，在遥感云计算平台中，涉及到对集合中的每个元素进行操作时，推荐使用map算子，快速且便利。但前述提到，在map算子中不宜再用 print、Map、Export 以及Reducer等方法，如果需要对集合中的每个元素进行统计操作，则可用for循环代替，以下代码展示了使用for循环统计北京各城区提取的建筑区面积：

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var chn = pie.FeatureCollection('NGCC/CHINA_PROVINCE_BOUNDARY');

var beijing = chn.filter(pie.Filter.eq("name", "北京市"));

var bjGeo = beijing.getAt(0).geometry();

var chn2 = pie.FeatureCollection('NGCC/CHINA_COUNTY_BOUNDARY');

var beijing2 = chn2.filter(pie.Filter.eq("cname", "北京市"));

var bjGeo2 = beijing2.getAt(0).geometry();

Map.centerObject(beijing, 7)

var visParams = { color: "ff0000ff", fillColor: "00000000" };

Map.addLayer(beijing, visParams, "北京市边界");

Map.addLayer(beijing2, visParams, "北京市各区");

function rmCloud(image) {

    var qa = image.select("BQA");

    var cloudMask = qa.bitwiseAnd(1 << 4).eq(0);

    return image.updateMask(cloudMask);

}

var l8 = pie.ImageCollection("LC08/01/T1")

    .filterDate("2020-7-1", "2020-8-30")

    .filterBounds(bjGeo)

    .select(["B2", "B3", "B4", "B5", "B6", "BQA"])

    .map(rmCloud);

//计算用到的指数

function imgCalculate(image) {

    var green = image.select("B3");

    var red = image.select("B4");

    var nir = image.select("B5");

    var swir1 = image.select("B6");

    var ndvi = (nir.subtract(red)).divide(nir.add(red)).rename("NDVI");

    var mndwi = green.subtract(swir1)

        .divide(green.add(swir1))

        .rename("MNDWI");

    return image.addBands(ndvi).addBands(mndwi);

}

var imgCol = l8.map(imgCalculate)

    .mean()

    .clip(bjGeo);

Map.addLayer(imgCol, { min: 0, max: 3000, bands: ["B4", "B3", "B2"] }, "imgCol");

var ndvi = imgCol.select("NDVI");

var nonVeg = imgCol.updateMask(ndvi.lte(0.6));

Map.addLayer(nonVeg, { min: 0, max: 3000, bands: ["B4", "B3", "B2"] }, "nonVeg");

var mndwi = imgCol.select("MNDWI");

var nonVegWater = nonVeg.updateMask(mndwi.lte(0.3));

Map.addLayer(nonVegWater, { min: 0, max: 3000, bands: ["B4", "B3", "B2"] }, "nonVegWater");

var nonVegWater2 = nonVegWater.select("B2").gt(0);

Map.addLayer(nonVegWater2, { min: 0, max: 1, palette: "ff0000" }, "nonVegWater2");

var areaImage = nonVegWater2.pixelArea().multiply(nonVegWater2.gt(0));

var area = areaImage.reduceRegion(pie.Reducer.sum(), bjGeo, 30);

print("北京市建筑用地面积（单位：平方千米）: ", pie.Number(area.get("constant")).divide(1000000));

var newFeatures = [];

for (var i = 0; i < beijing2.size().getInfo(); i++) {

    var temp = nonVegWater2.clip(beijing2.getAt(i).geometry());

    var areaImg = temp.pixelArea().multiply(temp.gt(0));

    var area = areaImg.reduceRegion(pie.Reducer.sum(), beijing2.getAt(i).geometry(), 30);

    newFeatures.push(beijing2.getAt(i).set("area", area.get("constant")));

}

beijing2 = pie.FeatureCollection(newFeatures);

print("beijing2",beijing2);

var result = beijing2.reduceColumns(pie.Reducer.toList(2), ["name", "area"]);

print("result", result);

代码链接：

https://engine.piesat.cn/engine-share/shareCode.html?id=bf885222bf584f33aaa96c2a0093c03d

输出结果：

三、巧用map算子，提高计算效率

map算子带来便利的同时，也将大量的计算转移给了后台计算服务。通常我们在影像处理时会计算多个指数，单个指数的计算公式通常会写成函数的形式方便调用。多个map算子共同使用时，相当于多次循环，所涉及到的运算量也很大，怎样使用map算子才能优化计算逻辑，提高计算效率呢？

下面以去云后计算裸土指数BSI、改进的归一化差异水体指数MNDWI、增强型的裸土指数EBSI、建筑用地指数NDBI等4个指数的计算为例，来说明如何在代码级别进行优化来减少计算量从而提高计算效率。

方法1，将每个指数的计算单独写成函数，在筛选完影像后依次用map算子调用：

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var chn = pie.FeatureCollection('NGCC/CHINA_PROVINCE_BOUNDARY');

var beijing = chn.filter(pie.Filter.eq("name", "北京市"));

var bjGeo = beijing.getAt(0).geometry();

Map.centerObject(beijing, 7)

var visParams = { color: "ff0000ff", fillColor: "00000000" };

Map.addLayer(beijing, visParams, "北京市边界");

//去云

function rmCloud(image) {

    var qa = image.select("BQA");

    var cloudMask = qa.bitwiseAnd(1 << 4).eq(0);

    return image.updateMask(cloudMask);

}

//裸土指数BSI: [(B06 + B04)-(B05 + B02)]/[(B06 + B04)+(B05 + B02)]

function BSI(image) {

    var nir = image.select("B5");

    var swir1 = image.select("B6");

    var red = image.select("B4");

    var blue = image.select("B2");

    var bsi = (swir1.add(red).subtract(nir.add(blue)))

        .divide(swir1.add(red).add(nir.add(blue)));

    return image.addBands(bsi.rename("BSI"));

}

//改进的归一化差异水体指数MNDWI: (B03 - B06)/(B03 + B06)

function MNDWI(image) {

    var mndwi = image.select("B3").subtract(image.select("B6"))

        .divide(image.select("B3").add(image.select("B6")))

    return image.addBands(mndwi.rename("MNDWI"));

}

//增强型的裸土指数EBSI：(BSI - MNDWI)/(BSI + MNDWI)

function EBSI(image) {

    var mndwi = image.select("MNDWI");

    var bsi = image.select("BSI");

    var ebsi = (bsi.subtract(mndwi)).divide(bsi.add(mndwi));

    return image.addBands(ebsi.rename("EBSI"));

}

//建筑用地指数NDBI: (B06 - B05)/(B06 + B05)

function NDBI(image) {

    var ndbi = image.select("B6").subtract(image.select("B5"))

        .divide(image.select("B6").add(image.select("B5")))

    return image.addBands(ndbi.rename("NDBI"));

}

//加载Landsat 8影像数据集合

var imgColl8 = pie.ImageCollection("LC08/01/T1")

    .filterDate("2020-4-1", "2020-4-30")

    .filterBounds(bjGeo)

    .select(["B2", "B3", "B4", "B5", "B6", "B7", "BQA"])

    .map(rmCloud)

    .map(BSI)

    .map(MNDWI)

    .map(EBSI)

    .map(NDBI)

    .mean()

    .clip(bjGeo);

print("imgColl8",imgColl8);

Map.addLayer(imgColl8, { min: 0, max: 3000, bands: ["B4", "B3", "B2"] }, "imgCol1");

Map.addLayer(imgColl8.select("BSI"), { min: -0.2, max: 0.2 }, "BSI");

Map.addLayer(imgColl8.select("NDBI"), { min: -0.2, max: 0.2 }, "NDBI");

Map.addLayer(imgColl8.select("MNDWI"), {min: -1, max: 0.3, palette: 'FFFFFF,0000FF'}, "MNDWI");

Map.addLayer(imgColl8.select("EBSI"), { min: 0, max: 1 }, "EBSI");

代码链接：

https://engine.piesat.cn/engine-share/shareCode.html?id=402cadc45985400c8650620b9d93bad9

上述代码共调用了5次map算子，相当于对筛选后的影像进行了5次遍历，除去云操作外，每一次都是对每景影像进行波段运算完后添加计算后的指数，将大量的算力消耗在了重复读取和写入上，输出计算结果用时85秒，完整显示用时135秒。

▲依次调用多个map计算每个指数

方法2，将去云及指数运算封装成一个函数，在筛选完影像后仅用map算子调用一次：

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var chn = pie.FeatureCollection('NGCC/CHINA_PROVINCE_BOUNDARY');

var beijing = chn.filter(pie.Filter.eq("name", "北京市"));

var bjGeo = beijing.getAt(0).geometry();

Map.centerObject(beijing, 7)

var visParams = { color: "ff0000ff", fillColor: "00000000" };

Map.addLayer(beijing, visParams, "北京市边界");

var imgColl8 = pie.ImageCollection("LC08/01/T1")

    .filterDate("2020-4-1", "2020-4-30")

    .filterBounds(bjGeo)

    .select(["B2", "B3", "B4", "B5", "B6", "B7", "BQA"]);

//影像处理函数

function imgCalculate(image) {

    var qa = image.select("BQA");

    var cloudMask = qa.bitwiseAnd(1 << 4).eq(0);

    image = image.updateMask(cloudMask);

    var blue = image.select("B2");  

    var green = image.select("B3");

    var red = image.select("B4");

    var nir = image.select("B5");

    var swir1 = image.select("B6");

    var bsi = (swir1.add(red).subtract(nir.add(blue)))

        .divide(swir1.add(red).add(nir.add(blue)))

        .rename("BSI");

    var mndwi = green.subtract(swir1)

        .divide(green.add(swir1))

        .rename("MNDWI");

    var ebsi = (bsi.subtract(mndwi)).divide(bsi.add(mndwi))

        .rename("EBSI");

    var ndbi = swir1.subtract(nir)

        .divide(swir1.add(nir))

        .rename("NDBI");

    return image.addBands(mndwi).addBands(bsi).addBands(ebsi)

        .addBands(ndbi);

}

imgColl8 = imgColl8.map(imgCalculate).mean().clip(bjGeo);

print("imgColl8", imgColl8);

Map.addLayer(imgColl8, { min: 0, max: 3000, bands: ["B4", "B3", "B2"] }, "imgCol1");

Map.addLayer(imgColl8.select("BSI"), { min: -0.2, max: 0.2 }, "BSI");

Map.addLayer(imgColl8.select("NDBI"), { min: -0.2, max: 0.2 }, "NDBI");

Map.addLayer(imgColl8.select("MNDWI"), {min: -1, max: 0.3, palette: 'FFFFFF,0000FF'}, "MNDWI");

Map.addLayer(imgColl8.select("EBSI"), { min: 0, max: 1 }, "EBSI");

代码链接：

https://engine.piesat.cn/engine-share/shareCode.html?id=ce08fdb1cca147acb6ae6da7629fb49f

▲将指数计算封装到一个函数中调用

上述代码仅调用了1次map算子，对筛选后的影像进行了去云操作以及4个指数波段的添加，仅需对每景影像读取写入一次，大大节省了算力，只用8秒即可输出结果并完整显示，相比于方法1，计算速度提升近10倍。

学会了这种思路后，平常我们在编写代码时，注意将计算过程优化，就可以提高计算效率，减少等待时间。

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