Earth Engine presenta
niveles de cuotas no comerciales para proteger los recursos de procesamiento compartidos y garantizar un rendimiento confiable para todos. Todos los proyectos no comerciales deberán seleccionar un nivel de cuota antes del
27 de abril de 2026 o usarán el nivel Comunidad de forma predeterminada. Las cuotas de nivel entrarán en vigencia para todos los proyectos (independientemente de la fecha de selección del nivel) el
27 de abril de 2026.
Obtén más información.
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)
# 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})
display(features_dict)
# Do something with the features...
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Última actualización: 2025-10-30 (UTC)
[null,null,["Última actualización: 2025-10-30 (UTC)"],[],["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"]]