공지사항:
2025년 4월 15일 전에 Earth Engine 사용을 위해 등록된 모든 비상업용 프로젝트는 Earth Engine 액세스를 유지하기 위해
비상업용 자격 요건을 인증해야 합니다.
ee.data.computeFeatures (Python only)
컬렉션을 사용해 정리하기
내 환경설정을 기준으로 콘텐츠를 저장하고 분류하세요.
특성에 계산을 적용하여 특성 목록을 계산합니다.
반환:
평면 에지가 있는 EPSG:4326으로 다시 투영된 GeoJSON 특성 목록입니다.
| 사용 | 반환 값 |
|---|
ee.data.computeFeatures(params) | 목록 |
| 인수 | 유형 | 세부정보 |
|---|
params | 객체 | 다음과 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)
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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최종 업데이트: 2025-07-26(UTC)
[null,null,["최종 업데이트: 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```"]]
