Earth Engine вводит
квоты для некоммерческих проектов , чтобы защитить совместно используемые вычислительные ресурсы и обеспечить надежную работу для всех. Все некоммерческие проекты должны выбрать уровень квот до
27 апреля 2026 года , иначе по умолчанию будет использоваться уровень «Сообщество». Квоты вступят в силу для всех проектов (независимо от даты выбора уровня)
27 апреля 2026 года .
Подробнее.
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)
# 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...
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: 2025-10-30 UTC.
[null,null,["Последнее обновление: 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"]]