ee.data.computeFeatures (Python only)

特徴に計算を適用して、特徴のリストを計算します。

戻り値: 平面エッジで EPSG:4326 に再投影された GeoJSON フィーチャーのリスト。

用途戻り値
ee.data.computeFeatures(params)リスト
引数タイプ詳細
paramsオブジェクト次の値を使用できるパラメータを含むオブジェクト。
expression - 計算する式。
pageSize - ページあたりの結果の最大数。サーバーが返す画像の数は、リクエストされた数よりも少ないことがあります。指定しない場合、ページサイズのデフォルトは 1 ページあたり 1, 000 件の結果です。
fileFormat - 指定されている場合、表形式データの出力形式を指定します。この関数は、テーブル全体がフェッチされるまで、各ページに対してネットワーク リクエストを行います。フェッチの数は、テーブル内の行数と pageSize によって異なります。pageToken は無視されます。サポートされている形式は、Pandas DataFrame の場合は PANDAS_DATAFRAME、GeoPandas GeoDataFrame の場合は GEOPANDAS_GEODATAFRAME です。
pageToken - サーバーが返す必要がある結果のページを特定するトークン。
workloadTag - この計算を追跡するためにユーザーが指定したタグ。

例

Python の設定

Python API とインタラクティブな開発での geemap の使用については、 Python 環境のページをご覧ください。

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...