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rgee矢量提取栅格像元值——全球水库数据高程值是如何提取的
rgee矢量提取像元值——全球水库数据高程值是如何提取的
前面给大家分享了一个全球水库分布数据，原始数据是没有水库所在地高程信息的，我补充了高程信息，下面讲讲具体做法。
全球水库高程值提取思路
提取水库点要素所在地高程值很简单，在ArcGIS中使用Extract value from points工具即可实现从DEM（栅格数据）到水库点（矢量数据）的信息提取，关键是如何获取全球范围的呢？如果想获取比较高精度的高程，肯定是DEM分辨率高一些比较好，一般常用的是30m分辨率DEM，但是全球数据量很大，在本地处理很困难，Google Earth Engine给我们提供了新的全球海量数据处理手段。
要想获取全球水库高程值，最方便就是使用Google Earth Engine来提取高程信息了，具体怎么做呢？
rgee矢量提取栅格信息
rgee中有ee_extract函数来提取信息，可以实现类似ArcGIS Extract value from points的功能。
read_sf读取SHP矢量sf_as_ee将SF对象转化为谷歌矢量对象ee_extract使用矢量提取栅格值x：ee$Image 栅格 y: ee$Geometry 矢量 scale：尺度，确定使用多大分辨率数据来进行提取 fun：需要使用 Reducer函数，确定提取方法，参考：rgee学习笔记之rgee get startedsf = T，输出sf对象，即R语言中的矢量
library(rgee)
library(sf)
ee_Initialize()
#获取水坝数据
Gdam = read_sf("./Gdam/dam5k.shp")%>%
sf_as_ee()
NASADEM = ee$Image("NASA/NASADEM_HGT/001")
#提取高程值
dam1 = ee_extract(NASADEM, Gdam, scale = 30, fun = ee$Reducer$first(), sf=T)
st_write(dam1, "dam2.shp")
需要注意的是，受GEE限制，矢量一次只能处理5000个，而全球大坝数据总共超7K个，怎么办呢？需要先在QGIS里把数据分成小份，然后再使用rgee进行计算。
QGIS中的处理
为了满足rgee矢量数据限制，需要进行以下处理：
把全球大坝数据属性表先删除，只保留ID用于挂接 大坝数据属性表内容很多，数据量很大，直接在 rgee中调用会报错
打开属性表，Select by Expression，把ID<5000的选中
另存这4999个点，然后属性表中反选，另存剩下的点 使用rgee对这些点提取高程值 给原始的大坝SHP数据挂接提取后的高程SHP
字段计算，即可得到带有高程的大坝点数据
参考文献
rgee学习笔记之rgee get started 【更新】rgee: An R package for interacting with Google Earth Engine GIS数据读取与转换 GIS基础之GIS属性表操作 https://r-spatial.github.io/rgee//reference/ee_extract.html
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