Google Earth Engine 與 Qgis 編輯語言的轉換(JavaScript conversion python)
Google Earth Engine是採用javascript語言編輯，Qgis是使用python語言編輯。Google Earth Engine（GEE）專注於雲端上的海量遙感數據分析，而QGIS是一款GIS軟體，著重於地圖製圖和地理空間分析。 兩者各有優缺點，可透過外掛程式整合，結合GEE的強大數據處理能力和QGIS的視覺化及製圖功能。
首先登入Google Earth Engine註冊後，依序選擇非商業用途的研究計畫名稱帳號，此後無任何時候，使用google cola或進入geemap，leafmap，Qgis plugin等，都必須複製此ID才可運作。
右上角為註冊ID，左側是scripts，Docs，Asset，其中scripts就是javascripts可分成五個來源:1.owner:自己建立德檔案。後為wirter，wirter，archive，5. examples。
以上google earth engine是根據google擁有大量USGS的衛星影像資料，根據javascriptsm語法，排列劃出全球地形分布。
若是要將編輯語言改成python，2020年5年前，僅有jupyter notebook中geemap，目前則已進階成jupyter lab中的leafmap和geemap，建立jupyter lab，可以從下載miniconda，從conda建立jupyter lab 的env環境:
Intro to GIS Programming | Week 1: Introduction to Conda, Mamba, VS Code, and Git:https://youtu.be/HOSAfygb7oI?si=bncZm1mOJ3lxxxjV
從conda 開啟jupyter lab
將Google Earth Engine的Scripts轉換為python
1.在google earth engine中載入climate中全球地面氣溫分布為例:
2.收尋CMIP6,打開連結，打開sample
3.copy scrips貼在jupyter lab中geemap中圖示:conversion為python，再貼入下列程序中執行，即可呈現python所繪製分布圖，和google earth engine 呈現一致。
Qgis中plugins中開啟Google Earth Engine建立python的CMIP6
1.開啟Qgis plugin的google earth engine，同時將Google Earth Engine註冊的ID填入
2.將Qgis得python consol打開:
3.copy jupyter lab 的python (頭尾刪除)貼入Qgis:
Qgis重新繪製CMIP6分布圖
開啟plugins中Globe Builder:
Google Earth Engine因為google擁有大量衛星資料，而且面積較大，甚至全球資料，因此運算，分析能力較強，例如分析地面綠化指數，必須利用Landsat8多光段衛星影像，band4與band5光段，若是計算NDVI指數台灣僅能計算衛星繞行部分區域，以Qgis只能計算小範圍資料，但是Google Earth Engine可計算全台灣，甚至全中國NDVI分布:
但是繪製精美地圖或小範圍地形的分析Qgis的功能卻無可取代，雖然Google Earth Engine可以處理大範圍的資料，也可輸出成shp和tif格式，但是資料龐大，同時只能輸出至雲端硬碟，但是一般筆電的免費記憶體容量僅15MB，僅台灣NDVI就需要85MB，因此無法下載運用，轉換成python是唯一可行移轉至Qgis中分析處理問題，但是仍然無法輸出檔案，因為記憶體佔據太大，總是有其缺點。
