お知らせ:
2025 年 4 月 15 日より前に Earth Engine の使用を登録したすべての非商用プロジェクトは、Earth Engine へのアクセスを維持するために
非商用目的での利用資格を確認する必要があります。
ee.data.computeFeatures (Python only)
コレクションでコンテンツを整理
必要に応じて、コンテンツの保存と分類を行います。
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...
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最終更新日 2025-07-26 UTC。
[null,null,["最終更新日 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```"]]
