O Earth Engine está introduzindo
níveis de cota não comercial para proteger recursos de computação compartilhados e garantir um desempenho confiável para todo mundo. Todos os projetos não comerciais precisarão selecionar um nível de cota até
27 de abril de 2026 ou usarão o nível da comunidade por padrão. As cotas de nível vão entrar em vigor para todos os projetos (independente da data de seleção do nível) em
27 de abril de 2026.
Saiba mais.
ee.data.computeFeatures (Python only)
Mantenha tudo organizado com as coleções
Salve e categorize o conteúdo com base nas suas preferências.
Calcula uma lista de recursos aplicando uma computação a eles.
Retorna:
Uma lista de recursos GeoJSON reprojetados para EPSG:4326 com arestas planas.
| Uso | Retorna |
ee.data.computeFeatures(params) | Lista |
| Argumento | Tipo | Detalhes |
params | Objeto | Um objeto que contém parâmetros com os seguintes valores possíveis:
expression: a expressão a ser calculada.
pageSize: o número máximo de resultados por página. O servidor pode retornar menos imagens do que o solicitado. Se não for especificado, o tamanho da página padrão será de 1.000 resultados por página.
fileFormat: se presente, especifica um formato de saída para os
dados tabulares. A função faz uma solicitação de rede para cada página até que
toda a tabela seja buscada. O número de buscas depende do número de linhas na tabela e de pageSize.
pageToken é ignorado. Os formatos compatíveis são:
PANDAS_DATAFRAME para um DataFrame do Pandas e
GEOPANDAS_GEODATAFRAME para um GeoDataFrame do GeoPandas.
pageToken: um token que identifica uma página de resultados que o servidor
precisa retornar.
workloadTag: tag fornecida pelo usuário para rastrear esse cálculo. |
Exemplos
Configuração do Python
Consulte a página
Ambiente Python para informações sobre a API Python e como usar
geemap para desenvolvimento interativo.
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 atualização 2025-10-30 UTC.
[null,null,["Última atualização 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"]]