ee.data.computeFeatures (Python only)

특성에 계산을 적용하여 특성 목록을 계산합니다.

반환: 평면 에지가 있는 EPSG:4326으로 다시 투영된 GeoJSON 특성 목록입니다.

사용반환 값
ee.data.computeFeatures(params)목록
인수유형세부정보
params객체다음과 같은 값을 갖는 매개변수를 포함하는 객체입니다.
expression - 계산할 표현식입니다.
pageSize - 페이지당 최대 결과 수입니다. 서버에서 요청한 것보다 적은 이미지를 반환할 수 있습니다. 지정하지 않으면 페이지 크기 기본값은 페이지당 1, 000개의 결과입니다.
fileFormat - 있는 경우 표 형식 데이터의 출력 형식을 지정합니다. 이 함수는 전체 테이블이 가져올 때까지 각 페이지에 대해 네트워크 요청을 합니다. 가져오기 수는 테이블의 행 수와 pageSize에 따라 달라집니다. pageToken은 무시됩니다. 지원되는 형식은 Pandas DataFrame의 경우 PANDAS_DATAFRAME이고 GeoPandas GeoDataFrame의 경우 GEOPANDAS_GEODATAFRAME입니다.
pageToken - 서버에서 반환해야 하는 결과 페이지를 식별하는 토큰입니다.
workloadTag - 이 계산을 추적하기 위해 사용자가 제공한 태그입니다.

예

Python 설정

Python API 및 geemap를 사용한 대화형 개발에 관한 자세한 내용은 Python 환경 페이지를 참고하세요.

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...