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15 de abril de 2025 deben
verificar su elegibilidad no comercial para mantener el acceso a Earth Engine.
ee.data.computeFeatures (Python only)
Organiza tus páginas con colecciones
Guarda y categoriza el contenido según tus preferencias.
Calcula una lista de atributos aplicando un cálculo a los atributos.
Devuelve:
Una lista de objetos de GeoJSON reproyectados a EPSG:4326 con bordes planos.
| Uso | Muestra |
|---|
ee.data.computeFeatures(params) | Lista |
| Argumento | Tipo | Detalles |
|---|
params | Objeto | Objeto que contiene parámetros con los siguientes valores posibles:
expression: Es la expresión que se debe calcular.
pageSize: Es la cantidad máxima de resultados por página. Es posible que el servidor devuelva menos imágenes de las solicitadas. Si no se especifica, el tamaño de página predeterminado es de 1,000 resultados por página.
fileFormat: Si está presente, especifica un formato de salida para los
datos tabulares. La función realiza una solicitud de red para cada página hasta que se recupera toda la tabla. La cantidad de recuperaciones depende de la cantidad de filas en la tabla y de pageSize.
Se ignora pageToken. Los formatos admitidos son:
PANDAS_DATAFRAME para un DataFrame de Pandas y
GEOPANDAS_GEODATAFRAME para un GeoDataFrame de GeoPandas.
pageToken: Es un token que identifica una página de resultados que debe devolver el servidor.
workloadTag: Es la etiqueta proporcionada por el usuario para hacer un seguimiento de este cálculo. |
Ejemplos
Configuración de Python
Consulta la página
Entorno de Python para obtener información sobre la API de Python y el uso de geemap para el desarrollo interactivo.
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...
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Última actualización: 2025-07-26 (UTC)
[null,null,["Última actualización: 2025-07-26 (UTC)"],[[["\u003cp\u003e\u003ccode\u003eee.data.computeFeatures\u003c/code\u003e applies a computation to features and returns a list of GeoJSON features.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eThe returned features are reprojected to EPSG:4326 and have planar edges.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003e\u003ccode\u003eee.data.computeFeatures\u003c/code\u003e accepts parameters like expression, pageSize, fileFormat, pageToken, and workloadTag.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eExample code demonstrates using \u003ccode\u003eee.data.computeFeatures\u003c/code\u003e to extract image band values for a point location over a time series and convert an ImageCollection to a FeatureCollection.\u003c/p\u003e\n"]]],["The `ee.data.computeFeatures` function computes and returns a list of GeoJSON features, reprojected to EPSG:4326. It applies a user-defined computation (specified in the `expression` parameter) to features. Key parameters include `pageSize` for controlling results per page, `fileFormat` for specifying tabular output formats like Pandas or GeoPandas DataFrames, `pageToken` for paginated results, and `workloadTag` for computation tracking. The provided example demonstrates extracting band values from an `ImageCollection` using a point's intersection.\n"],null,["# ee.data.computeFeatures (Python only)\n\n\u003cbr /\u003e\n\nComputes a list of features by applying a computation to features.\n\n\u003cbr /\u003e\n\nReturns:\nA list of GeoJSON features reprojected to EPSG:4326 with planar edges.\n\n| Usage | Returns |\n|-----------------------------------|---------|\n| `ee.data.computeFeatures(params)` | List |\n\n| Argument | Type | Details |\n|----------|--------|-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|\n| `params` | Object | An object containing parameters with the following possible values: `expression` - The expression to compute. `pageSize` - The maximum number of results per page. The server may return fewer images than requested. If unspecified, the page size default is 1000 results per page. `fileFormat` - If present, specifies an output format for the tabular data. The function makes a network request for each page until the entire table has been fetched. The number of fetches depends on the number of rows in the table and `pageSize`. `pageToken` is ignored. Supported formats are: `PANDAS_DATAFRAME` for a Pandas DataFrame and `GEOPANDAS_GEODATAFRAME` for a GeoPandas GeoDataFrame. `pageToken` - A token identifying a page of results the server should return. `workloadTag` - User supplied tag to track this computation. |\n\nExamples\n--------\n\nPython setup\n\nSee the [Python Environment](/earth-engine/guides/python_install) page for information on the Python API and using\n`geemap` for interactive development. \n\n```python\nimport ee\nimport geemap.core as geemap\n```\n\n### Colab (Python)\n\n```python\nfrom pprint import pprint\n\n# Region of interest.\npt = ee.Geometry.Point([-122.0679107870136, 36.983302098145906])\n# Imagery of interest.\nimages = (ee.ImageCollection('LANDSAT/LC08/C02/T1_L2')\n .filterBounds(pt).filterDate('2021-01-01', '2021-12-31'))\n\ndef point_overlay(image):\n \"\"\"Extracts image band values for pixel-point intersection.\"\"\"\n return ee.Feature(pt, image.reduceRegion('first', pt, 30))\n\n# Convert an ImageCollection to a FeatureCollection.\nfeatures = images.map(point_overlay)\n\nfeatures_dict = ee.data.computeFeatures({'expression': features})\n\npprint(features_dict)\n# Do something with the features...\n```"]]
