“gee user memory limit exceeded” 是 Google Earth Engine (GEE) 平台在处理地理空间数据时遇到的一个常见错误。这个错误表明用户在执行操作时超出了平台分配的内存限制。 2. 可能的原因分析 数据集过大:当处理的数据集规模庞大时,GEE 可能会因为需要加载大量数据到内存中而导致内存超限。 计算复杂度过高:某些复...
Resubstitution error matrix: ConfusionMatrix (Error) User memory limit exceeded. Training overall accuracy: Number (Error) User memory limit exceeded. Training kappa accuracy: Number (Error) User memory limit exceeded. Training producer accuracy: Array (Error) User memory limit exceeded. Training Consu...
vartable=ee.FeatureCollection('USDOS/LSIB_SIMPLE/2017');// 不要这么做varlist=table.toList(table.size());print(list.get(13));// User memory limit exceeded.//更好的方式:print(table.filter(ee.Filter.eq('country_na','Niger')).first()); 请注意,您可以通过将集合不必要地转换为列表来轻松...
注意,此时在console中已经报错User memory limit exceeded,在task中显示Error: Computation timed out. (Error code: 3) 说明:导出30天会失败!如果一次向GEE提出过多task请求,反而速度很慢,每个任务都会执行很长时间,不如一次次少提交几个 20220321测试11:[代码:冬奥/获取某日无云积雪覆盖度-MESMA-map版] 为测试7...
除了上面的问题外,还会出现超限的问题: model FeatureCollection (Error) User memory limit exceeded. classifiedImages ImageCollection (Error) User memory limit exceeded. 出现上面问题的时候我们就不要在云端通过打印的方式来进行了,直接可以通过导出数据的方式来实现影像分类后的结果。
Earth Engine 服务器对象是具有以ee(例如ee$Image、ee$Reducer)开头的构造函数的对象,并且此类对象上的任何方法都是服务器函数。任何不是以这种方式构造的对象都是客户端对象。客户端对象可能来自 R Earth Engine 客户端(例如 Map)或 R 语言(例如 date、data.frame、c()、list())。
在上述代码中,可以发现sample()方法中的geometries属性设置为true,这是为了确保空间连接(spatial join)所需样本点的空间信息。需要注意tileScale值是16,这是为了避免"User memory limit exceeded"错误。
客户端对象可能来自 R Earth Engine 客户端(例如 Map)或 R 语言(例如 date、data.frame、c()、list())。 为避免意外行为,请勿在脚本中混合使用客户端和服务器功能,如此处、此处和此处讨论的那样。有关地球引擎中客户端与服务器的深入解释,请参阅此页面和/或本教程。以下示例说明了混合客户端和服务器功能的...
print(veryBad$getInfo()) # User memory limit exceeded. # If() 可以评估 true 和 false 两种情况。 请注意,的第二个参数map()是TRUE。这意味着映射的函数可能会返回空值,并且它们将被删除到结果集合中。这可能很有用(没有If()),但这里最简单的解决方案是使用过滤器: ...
选取随机森林的棵树 //选取森林棵树varnumTrees=ee.List.sequence(5,50,5);varaccuracies=numTrees.map(function(t){varclassifier=ee.Classifier.smileRandomForest(t).train({features:trainingPartition,classProperty:'landcover',inputProperties:bands});returntestingPartition.classify(classifier).errorMatrix('la...