Rimagination/easygee

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<div align="center"> <img src="./assets/logo.png" alt="EasyGEE" width="96" /> <h1>EasyGEE</h1> <a href="./LICENSE"><img alt="License" src="https://img.shields.io/badge/license-MIT-0F766E?style=flat-square" /></a> <a href="./.codex-plugin/plugin.json"><img alt="Plugin" src="https://img.shields.io/badge/plugin-Codex%20%7C%20Claude-2563EB?style=flat-square" /></a> <a href="./.mcp.json"><img alt="MCP" src="https://img.shields.io/badge/MCP-stdio-111827?style=flat-square" /></a> **中文** · [English](./README_en.md) 面向 AI Agent 的 Google Earth Engine / geemap 工作台插件。 [能力](#能力) · [结构](#结构) · [使用](#使用) · [安全](#安全) · [致谢](#致谢) </div> ## 能力 EasyGEE 把 Google Earth Engine、geemap、GeoMaster 方法知识和本地浏览器地图工作台打包成一个可复用插件。它的目标不是复刻 GEE 网页控制台，而是让 Agent 用一句自然语言完成数据查找、授权引导、配额检查、地图预览和本地/云端地理空间分析编排。 - 在 5,000 多个 GEE 官方与社区目录记录中，按数据集 ID、名称、主题或中英文任务检索；排序会考虑来源、弃用状态和匹配证据。 - 把完整任务拆成数据角色组合，例如洪水风险的灾情、长期基线、地形、降雨和人口/建筑暴露，并支持候选比较与最终资产核验。 - 标准化 Earth Engine / geemap 授权流程，不暴露 OAuth token、验证码、凭据文件或 service account key。 - 查询 Earth Engine 项目配额和用量，并把结果转成 Agent 可读的摘要。 - 生成可持久化的 EasyGEE 地图工作台（Map Console），用于 AOI 绘制、图层叠加、底图配置和视觉检查；地图视图、收藏、自定义底图与近期图层按本机用户和项目恢复。在 EasyGEE 语境下，“打开地图”“地图工作台”和“地图控制台”都指向它。 - 支持 XYZ、TMS、ArcGIS、WMS、WMTS、栅格 PMTiles 与 COG 数据源，并内置天地图矢量、影像和地形预设；底图可叠加到图层后调整顺序、可见性和不透明度。 - 使用 HTTP Range、会话缓存和按需加载的 MapLibre WebGL 引擎加速 PMTiles/COG，并只向 Agent 同步精简性能摘要，影像字节与瓦片日志留在本地数据平面。 - 内置 GeoMaster skill，覆盖 CRS、本地 GIS、遥感、机器学习、STAC/COG、科学领域方法和排错经验。 - 内置 GeoAI Encyclopedia 作为遥感 AI 方法层，覆盖图像识别、目标检测、语义/实例分割、变化检测、像素回归、SAM、卫星嵌入、视觉语言模型和 QGIS GeoAI；按任务只加载相关章节，并明确 GEE 到本地模型的交接契约。 - 内置 GEE Growth Diary skill，将 GEEer成长日记 153 篇 GEE 文章蒸馏为数据集选择、指数、时序、分类、水体、图表和导出方法库。 - 内置遥感方法卡与可视化案例，覆盖 Landsat 去云、Sentinel-2 去云、HLS 跨传感器一致化、时间合成、Sentinel-1 SAR 以及 Landsat/Sentinel-2 对比。 ## 结构 <details> <summary>点击展开项目结构</summary> ```text easygee/ ├── .codex-plugin/ # Codex 插件元数据 ├── .claude-plugin/ # Claude Code 插件与 marketplace 元数据 ├── .mcp.json # MCP 服务声明（Codex 与其他 MCP 客户端） ├── assets/ # EasyGEE logo ├── commands/ # Claude Code 快捷命令 ├── scripts/ # MCP 服务与安装器（install.py） ├── skills/ │ ├── easygee/ # GEE / geemap / 地图工作台与遥感方法工作流 │ │ ├── references/ # 按需读取的方法资料 │ │ ├── assets/ # 地图工作台前端模板 │ │ └── scripts/ # 数据检索、任务路由、案例和离线评测 │ └── multimodal-geo-vector/ # 影像标注转 CRS 矢量 ├── extras/ │ ├── geomaster/ # 本地 GIS 与遥感方法知识（由 easygee 按需读取） │ └── gee-growth-diary/ # GEEer成长日记蒸馏方法库（由 easygee 按需读取） └── requirements*.txt # Python 依赖 ``` </details> ## 使用 ### 1. 快速安装给 Agent 的一句话安装： ```text 帮我安装这个插件：[Rimagination/easygee](https://github.com/Rimagination/easygee) ``` Agent 应克隆仓库到 `~/plugins/easygee`，再运行 `python scripts/install.py`。也可以手动运行（需要 Python 3.9+ 和 git）： ```bash git clone https://github.com/Rimagination/easygee.git ~/plugins/easygee python ~/plugins/easygee/scripts/install.py ``` Windows 上，克隆完成后可通过包装脚本更新仓库并重新安装： ```powershell powershell -NoProfile -ExecutionPolicy Bypass -File "$HOME\plugins\easygee\scripts\install-easygee.ps1" ``` 安装器完成两件事： 1. 在 EasyGEE 用户目录下创建 Python 环境（有 uv 时用 uv），安装 `requirements.txt`，并把解释器路径写入 `settings.json`。所有 Agent 共用这个环境。 2. 向本机检测到的 Agent 注册：Codex 与 Claude Code 通过各自的插件命令注册，Qoder 通过技能目录链接接入。常用参数： | 参数 | 作用 | | --- | --- | | `--hosts codex,claude,qoder` | 指定要注册的 Agent；默认 `auto`，按本机检测结果 | | `--skills-dir <目录>` | 把技能链接到任意读取 `SKILL.md` 的 Agent 目录 | | `--python <路径>` | 使用已有的 Python 环境，不新建 | | `--with-vector` | 同时安装多模态矢量化依赖 | | `--print-mcp-config` | 输出 MCP 配置片段，供其他 MCP 客户端粘贴 | | `--uninstall` / `--purge` | 取消注册；`--purge` 同时删除 Python 环境 | | `--dry-run` | 只显示将执行的操作 | EasyGEE 用户目录：Windows 为 `%LOCALAPPDATA%\EasyGEE`，其他系统为 `~/.config/easygee`。工作区、缓存与解释器路径可在 `settings.json` 中修改，或用环境变量 `EASYGEE_WORKSPACE`、`EASYGEE_CACHE_DIR`、`EASYGEE_PYTHON` 覆盖。更新仓库后重新运行安装器即可更新注册。Codex 使用 `plugin add` 刷新；Claude Code 使用 `plugin update`，其缓存按版本更新，因此发布改动时需同步递增两份 `plugin.json` 的版本号。升级期间保留已有插件注册；Codex 安装失败时恢复原 marketplace 文件。Claude 中同名 marketplace 指向其他来源时，安装器会停止并说明冲突。 MCP 工具审批沿用各 Agent Host 的设置。GEE 请求、配额消耗与本地地图生成按具体工具授权。 ### 2. 快速使用直接用自然语言告诉 Agent 你要做什么。下面这些例子覆盖了最常见的日常用法： ```text 帮我授权 geemap 到 example-ee-project-123456 打开地图工作台，我想先看看北京朝阳公园附近，然后手动画一个 AOI 我想做北京朝阳公园 2024 年夏季 NDVI，帮我选择合适的 GEE 数据集并解释为什么在 5000 多个数据集中查找 DEM，只看未弃用的官方产品，并比较前三个我要评估山区洪水风险；我还没选数据，请按灾情、地形、降雨和暴露角色推荐一组数据比较 COPERNICUS/DEM/GLO30_2024_1 和 USGS/SRTMGL1_003，并在写代码前核验最终 ID 把 Sentinel-2 真彩色和 NDVI 叠加到地图上，我想在浏览器里检查云和植被情况查看我的 Earth Engine 项目配额、用量层级和剩余额度帮我把当前 AOI 的 NDVI 结果导出到 Google Drive，并告诉我导出参数是否合理我有一个本地 GeoJSON，帮我判断应该用 GEE 处理还是本地 GIS 处理，并生成可运行脚本 ``` ## 安全 EasyGEE 默认把浏览器和凭据当作用户私有空间。Agent 可以生成授权计划、启动本地工具、查询安全摘要，但不能要求用户把 OAuth URL、验证码、token、credential 文件、service account key 或短期 access token 粘贴到聊天、日志、文档或提交里。 GeoMaster 以 skill snapshot 形式内置在插件中，而不是嵌套 git 仓库。这样插件保持自包含、轻量、离线可用，也避免把依赖目录、历史仓库状态或未知远端同步进插件包。 ## 致谢 EasyGEE 参考并蒸馏了许多开放资料和项目经验。特别感谢： - [Google Earth Engine 官方文档](https://developers.google.com/earth-engine)：认证、初始化、配额、导出、客户端/服务端模型和遥感工作流的主要依据。 - [Earth Engine Data Catalog](https://developers.google.com/earth-engine/datasets/) 与 [Earth Engine STAC Catalog](https://storage.googleapis.com/earthengine-stac/catalog/catalog.json)：EasyGEE 数据目录、数据集介绍和图层搜索的核心来源。 - [GEE Community Catalog](https://gee-community-catalog.org/) 与 [community_datasets.csv](https://github.com/sadassimov/geemu-skill/blob/main/awesome-gee-community-datasets/community_datasets.csv)：用于扩展官方目录之外的社区数据集。 - 微信公众号 [GEEer成长日记](https://mp.weixin.qq.com/mp/appmsgalbum?__biz=MzkzNjMxNDk1NQ==&action=getalbum&album_id=2182256849633247236)：提供了大量中文 GEE 实践案例和任务灵感，帮助 EasyGEE 梳理更贴近中文用户表达的遥感工作流。 - 微信公众号 [野火遥感Fire Centre](https://mp.weixin.qq.com/s/pEVuV8Q4dH2BWv_zQCDmZQ)：提供了野火遥感、灾害监测与应用案例方面的中文实践参考。 - [GEEMu Skill](https://github.com/sadassimov/geemu-skill)：启发了 EasyGEE 对本地轻量知识检索、数据语义记录、边界/计算 gate 和导出 dry-run 模式的进一步整理。 - [geemap](https://geemap.org/) / [gee-community/geemap](https://github.com/gee-community/geemap)：GEE Python 交互式地图、Notebook 工作流、导出工具和数据集探索模式的重要参考。 - [Qiusheng Wu 的 Earth-Engine-Catalog](https://github.com/giswqs/Earth-Engine-Catalog)：轻量机器可读 GEE 数据目录索引。 - [OpenGeoAgent / GeoAgent](https://github.com/opengeos/GeoAgent)、[GeoLibre](https://github.com/opengeos/GeoLibre)、[leafmap](https://leafmap.org/) 与 [anymap](https://github.com/opengeos/anymap)：启发了 EasyGEE 的地图优先、Agent 驱动和本地优先 GIS 工作台设计。 - [Insight Maps](https://map.insightmaps.app/)：参考了其紧凑地图工具栏、图层目录和专业 Web GIS 交互风格。 - [netease-youdao/LobsterAI](https://github.com/netease-youdao/LobsterAI)：README 首屏结构、徽章和语言切换排版的参考。 - [GeoAI Book](https://book.opengeoai.org/) 与 [GeoAI-Book](https://github.com/giswqs/GeoAI-Book)：EasyGEE 内置 GeoAI Encyclopedia 的任务方法、训练/推理和空间评估来源。 - [Segment Geospatial](https://samgeo.gishub.org/)：GeoAI Encyclopedia 中地理空间 SAM 分割模式的重要参考。 - [NASA HLS L30](https://developers.google.com/earth-engine/datasets/catalog/NASA_HLS_HLSL30_v002) 与 [HLS S30](https://developers.google.com/earth-engine/datasets/catalog/NASA_HLS_HLSS30_v002)：Landsat/Sentinel-2 30 m NBAR、一致化处理、公共波段和 Fmask 语义的官方来源。 - [USGS CFMask](https://www.usgs.gov/landsat-missions/cfmask-algorithm) 与 [Landsat 云算法验证研究](https://www.usgs.gov/publications/cloud-detection-algorithm-comparison-and-validation-operational-landsat-data-products)：Landsat QA_PIXEL、CFMask 方法边界和验证依据。 - [Sentinel-1 Algorithms](https://developers.google.com/earth-engine/guides/sentinel1)：SAR GRD 预处理、极化/轨道筛选、dB 后向散射和地形限制的官方来源。 - [Earth Engine Compositing and Mosaicking](https://developers.google.com/earth-engine/guides/ic_composite_mosaic) 与 [`qualityMosaic()` API](https://developers.google.com/earth-engine/apidocs/ee-imagecollection-qualitymosaic)：时间合成、镶嵌、质量像元和像元来源语义的官方来源。更完整的来源与归因记录见 [skills/easygee/references/SOURCES.md](./skills/easygee/references/SOURCES.md)。

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easygee

غير مصنف

Google Earth Engine (GEE) Python and geemap workflows: auth, Cloud project and quota setup, 5,000+ dataset discovery and verification, notebooks and scripts, map preview and Map Console, Drive/GCS/asset exports, Sentinel/Landsat/MODIS/SAR methods,…

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2026-10-19

gee-growth-diary

غير مصنف

Secondary source-index and article-derived idea skill for the 153-article "GEE" WeChat album by GEEer成长日记. Use only when the user explicitly asks about that article collection, wants Chinese GEE cookbook inspiration, or needs source/title recall from the…

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2026-09-18

geomaster

غير مصنف

Comprehensive geospatial science skill covering remote sensing, GIS, spatial analysis, machine learning for earth observation, and 30+ scientific domains. Supports satellite imagery processing (Sentinel, Landsat, MODIS, SAR, hyperspectral), vector and raster…

لغة النص الأصلي: الإنجليزية

2026-09-18

multimodal-geo-vector

علماء البيانات

Use when Codex needs to detect, count, outline, segment, or localize visible targets in local or Google Earth Engine remote-sensing imagery and deliver CRS-aware GeoPackage or GeoJSON vectors, including fields, vehicles, vessels, tree crowns, buildings,…

لغة النص الأصلي: الإنجليزية

2026-08-18

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