我目前正在开发一个使用MODIS数据集的机器学习项目。由于我的PC无法满足项目的计算要求，因此我选择了AWS服务器。现在的问题是地球引擎正在将图像导出到Google云端硬盘或Google云端存储，但我希望它们能够导出到我的S3存储桶。
我遇到了建议将数据下载到本地存储然后将其上传到S3存储桶的答案。鉴于庞大的数据集和我糟糕的数据速度，我需要花费很多年的时间。因此，我想直接使用Earth Engine将它们导出到我的S3存储桶。
我已经浏览了导出发生的文档（ee.batch.Export.image）。我正在考虑编写一个将Geotiff图像导出到AWS S3存储桶而不是Google Drive或Cloud Storage的功能。
P.S。
答案 0 :(得分：1)
MODIS影像已在AWS S3（https://aws.amazon.com/public-datasets/modis/）
上然而，对于任何其他数据集来说这是一个有趣的问题，这里有一些需要考虑的事项
1）目前，Google地球引擎只能写入免费高达5 GB的谷歌云存储桶（GCS）或谷歌驱动器，其中包括您的Gmail，其限制为15 GB。因此，为了能够在推送到AWS S3之前将这些映像下载到本地驱动器，您需要确保GCS或驱动器上有足够的可用空间。
2）Google地球引擎不会导出元数据，如果超过某些文件大小限制（需要注意某些事项），则会拆分大型GeoTiff，因为您希望在上传到AWS之前将拆分图像拼接成单个图像。您还可以将属性导出为CSV或kml文件的元数据。
3）一旦您知道GCS或Google Drive中有足够的缓冲区空间，理想的方法就是
不使用客户端资源的另一种方法是使用Web集成 例如，Zapier可以帮助您将Drive链接到AWS，因为新文件会被复制到AWS，您可以使用新文件作为触发器。 [我没试过，但我知道可以用Zapier或IFTTT来完成。
定期检查您的云存储并删除文件复制到GCS时，您基本上可以检查文件或文件夹是否已同步，然后在GCS / Drive上删除文件以再次释放空间并重复此过程。 / p>
我相信其他人可能会有一些其他很好的建议，但这只是我的方式。希望有所帮助
萨姆