ee.data.computeFeatures (Python only)

Özelliklere hesaplama uygulayarak özelliklerin listesini hesaplar.

Şunu döndürür: Düz kenarlarla EPSG:4326'ya yeniden yansıtılmış bir GeoJSON özellikleri listesi.

Kullanımİadeler
ee.data.computeFeatures(params)Liste
Bağımsız DeğişkenTürAyrıntılar
paramsNesneAşağıdaki 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)

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...