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大家在数据预处理的时候，是不是随意进行处理，并没有考虑 Google Earth Engine（GEE）性能的问题？比如选择数据集的时候，先执行map函数，再按时间选择数据？不同的处理顺序会导致不同的计算成本。
因此，本文将探讨如何在 GEE 中筛选和选择数据集合…作者：CSDN @ _养乐多_
大家在数据预处理的时候，是不是随意进行处理，并没有考虑 Google Earth Engine（GEE）性能的问题？比如选择数据集的时候，先执行map函数，再按时间选择数据？不同的处理顺序会导致不同的计算成本。
因此，本文将探讨如何在 GEE 中筛选和选择数据集合，以优化数据处理过程，以确保 GEE 性能最佳，并减少不必要的计算成本。
在 GEE 中，筛选和选择操作的顺序非常重要。一般来说，应该首先应用最选择性的筛选，然后再应用不那么选择性的筛选。例如，在处理遥感图像时，空间和时间筛选通常更具选择性。这意味着，应该首先筛选时间范围和地理位置，然后再筛选其他元数据，以便缩小处理的数据集。比如， select() 和 filter() 要优先于 map()。
推荐，先选择波段，再筛选地理范围，再选择数据时间，再筛选云量，再执行map等。这样的预处理顺序最节省计算成本。 文章目录 一、 select() 和 filter() 要优先于 map() 一、 select() 和 filter() 要优先于 map()
