Earth Engine, paylaşılan bilgi işlem kaynaklarını korumak ve herkes için güvenilir performans sağlamak amacıyla
ticari olmayan kota katmanlarını kullanıma sunuyor. Ticari olmayan tüm projelerin
27 Nisan 2026'ya kadar bir kota katmanı seçmesi gerekir. Aksi takdirde varsayılan olarak Topluluk Katmanı kullanılır. Katman kotaları,
27 Nisan 2026'dan itibaren tüm projeler için (katman seçim tarihinden bağımsız olarak) geçerli olacaktır.
Daha fazla bilgi edinin.
ee.data.computeFeatures (Python only)
Koleksiyonlar ile düzeninizi koruyun
İçeriği tercihlerinize göre kaydedin ve kategorilere ayırın.
Özelliklere hesaplama uygulayarak özelliklerin listesini hesaplar.
Şunu döndürür:
Düz kenarlarla EPSG:4326'ya yeniden yansıtılmış bir GeoJSON özellikleri listesi.
| Kullanım | İadeler |
ee.data.computeFeatures(params) | Liste |
| Bağımsız Değişken | Tür | Ayrıntılar |
params | Nesne | Aşağıdaki olası değerlere sahip parametreleri içeren bir nesne:
expression - Hesaplanacak ifade.
pageSize - Sayfa başına maksimum sonuç sayısı. Sunucu, istenenden daha az resim döndürebilir. Belirtilmemişse sayfa boyutu
varsayılan olarak sayfa başına 1.000 sonuçtur.
fileFormat: Varsa tablo verileri için bir çıkış biçimi belirtir. İşlev, tablonun tamamı getirilene kadar her sayfa için bir ağ isteğinde bulunur. Getirme sayısı, tablodaki satır sayısına ve pageSize bağlıdır.
pageToken yoksayılır. Desteklenen biçimler şunlardır:
PANDAS_DATAFRAME Pandas DataFrame için ve
GEOPANDAS_GEODATAFRAME GeoPandas GeoDataFrame için.
pageToken: Sunucunun döndürmesi gereken sonuç sayfasını tanımlayan jeton.
workloadTag - Bu hesaplamayı izlemek için kullanıcı tarafından sağlanan etiket. |
Örnekler
Python kurulumu
Python API'si ve etkileşimli geliştirme için geemap kullanımı hakkında bilgi edinmek üzere
Python Ortamı sayfasına bakın.
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...
Aksi belirtilmediği sürece bu sayfanın içeriği Creative Commons Atıf 4.0 Lisansı altında ve kod örnekleri Apache 2.0 Lisansı altında lisanslanmıştır. Ayrıntılı bilgi için Google Developers Site Politikaları'na göz atın. Java, Oracle ve/veya satış ortaklarının tescilli ticari markasıdır.
Son güncelleme tarihi: 2025-10-30 UTC.
[null,null,["Son güncelleme tarihi: 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"]]