Google Earth Engine Python 示例项目指南

本指南旨在详细介绍位于 GitHub 的 Google Earth Engine Python 示例项目，帮助开发者快速理解和运用其中的示例代码。

1. 目录结构及介绍

此项目采用了清晰的组织结构，便于用户快速定位所需的示例。下面是主要的目录结构概览：

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├── datadata                     # （假设）数据相关文件夹，尽管名称重复，实际应是存放数据或中间结果的路径。
├── src                          # 源代码文件夹，可能存放辅助脚本或自定义函数。
├── .gitignore                   # 忽略版本控制的文件配置。
├── 001_EE_Classification_Landsat_8_TOA.ipynb # 使用Landsat 8 TOA影像进行土地覆盖分类的Jupyter Notebook。
├── 002_EE_Tasseled_Cap_Transformation_Landsat_8_TOA.ipynb # Landsat 8 TOA影像的Tasseled Cap变换示例。
├── ...                          # 更多示例Notebook，涵盖NDVI比较、时间序列分析等主题。
├── LICENSE                      # 许可证文件，遵循Apache-2.0许可协议。
├── README.md                    # 项目的主要说明文档。
├── requirements.txt             # Python项目依赖列表。

每个.ipynb文件都是一个独立的Jupyter Notebook示例，涵盖了从基本的数据处理到复杂的时间序列分析等多个方面，使用Google Earth Engine API执行地理空间计算。

2. 项目的启动文件介绍

该项目的核心在于各个.ipynb（Jupyter Notebook）文件，它们即是“启动文件”。例如，从001_EE_Classification_Landsat_8_TOA.ipynb开始，每个Notebook都设计为可以独立运行的教程式文档。要启动项目，你需要有Python环境，安装必要的库（如通过运行requirements.txt中的指令），并利用Jupyter Notebook或者Jupyter Lab打开这些Notebooks。通常，用户应该从编号最小的Notebook开始，因为它们往往从基础概念入手，逐步深入。

3. 项目的配置文件介绍

• .gitignore：这个文件定义了哪些文件或目录不应被Git版本控制系统跟踪，例如个人设置、缓存文件或生成的输出。
• requirements.txt：包含了项目运行所必需的所有Python包及其版本，通过pip命令安装这些依赖可以帮助用户搭建项目运行所需环境，如 pip install -r requirements.txt。
• README.md：项目的入门指南，提供了基本信息，如项目目的、如何开始、关键特性以及必要的外部资源链接。

综上所述，此项目通过一系列精心准备的Jupyter Notebooks引导用户学习和应用Google Earth Engine的Python API。通过仔细阅读每个Notebook的内容并动手实践，开发者能够快速掌握地球观测数据处理和分析的关键技能。