ee.data.computeFeatures (Python only)

通过对特征应用计算来计算特征列表。

返回： 重新投影到 EPSG:4326 并带有平面边的 GeoJSON 要素列表。

用法返回
ee.data.computeFeatures(params)列表
参数类型详细信息
params对象一个包含参数的对象，参数可具有以下可能的值：
expression - 要计算的表达式。
pageSize - 每页的结果数上限。服务器返回的图片数量可能少于请求的数量。如果未指定，则默认页面大小为每页 1000 条结果。
fileFormat - 如果存在，则指定表格数据的输出格式。该函数会为每个网页发出网络请求，直到提取整个表为止。提取次数取决于表中的行数和 pageSize。 系统会忽略 pageToken。支持的格式包括： PANDAS_DATAFRAME（适用于 Pandas DataFrame）和 GEOPANDAS_GEODATAFRAME（适用于 GeoPandas GeoDataFrame）。
pageToken - 标识服务器应返回的结果页面的令牌。
workloadTag - 用户提供的用于跟踪相应计算的标记。

示例

Python 设置

如需了解 Python API 和如何使用 geemap 进行交互式开发，请参阅 Python 环境页面。

import ee
import geemap.core as geemap

Colab (Python)

from pprint import pprint

# Region of interest.
pt = ee.Geometry.Point([-122.0679107870136, 36.983302098145906])
# Imagery of interest.
images = (ee.ImageCollection('LANDSAT/LC08/C02/T1_L2')
          .filterBounds(pt).filterDate('2021-01-01', '2021-12-31'))

def point_overlay(image):
  """Extracts image band values for pixel-point intersection."""
  return ee.Feature(pt, image.reduceRegion('first', pt, 30))

# Convert an ImageCollection to a FeatureCollection.
features = images.map(point_overlay)

features_dict = ee.data.computeFeatures({'expression': features})

pprint(features_dict)
# Do something with the features...