Объявление : Все некоммерческие проекты, зарегистрированные для использования Earth Engine до
15 апреля 2025 года, должны
подтвердить право на некоммерческое использование для сохранения доступа. Если вы не подтвердите право до 26 сентября 2025 года, ваш доступ может быть приостановлен.
ee.data.computeFeatures (Python only)
Оптимизируйте свои подборки
Сохраняйте и классифицируйте контент в соответствии со своими настройками.
Вычисляет список объектов путем применения вычисления к объектам.
Возвращает: список объектов GeoJSON, перепроецированных в EPSG:4326 с плоскими краями.
| Использование | Возврат | ee.data.computeFeatures(params) | Список |
| Аргумент | Тип | Подробности | params | Объект | Объект, содержащий параметры со следующими возможными значениями: expression - выражение для вычисления. pageSize — максимальное количество результатов на странице. Сервер может вернуть меньше изображений, чем запрошено. Если не указано иное, размер страницы по умолчанию составляет 1000 результатов на страницу. fileFormat — если присутствует, задаёт формат вывода табличных данных. Функция выполняет сетевой запрос для каждой страницы, пока не будет извлечена вся таблица. Количество выборок зависит от количества строк в таблице и pageSize . pageToken игнорируется. Поддерживаемые форматы: PANDAS_DATAFRAME для Pandas DataFrame и GEOPANDAS_GEODATAFRAME для GeoPandas GeoDataFrame. pageToken — токен, идентифицирующий страницу результатов, которую должен вернуть сервер. workloadTag — пользовательский тег для отслеживания этого вычисления. |
Примеры
Настройка Python
Информацию об API Python и использовании geemap для интерактивной разработки см. на странице «Среда Python» .
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...
Если не указано иное, контент на этой странице предоставляется по лицензии Creative Commons "С указанием авторства 4.0", а примеры кода – по лицензии Apache 2.0. Подробнее об этом написано в правилах сайта. Java – это зарегистрированный товарный знак корпорации Oracle и ее аффилированных лиц.
Последнее обновление: 2025-10-25 UTC.
[null,null,["Последнее обновление: 2025-10-25 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"]]