ee.data.computeFeatures (Python only)

Tính toán danh sách các đối tượng bằng cách áp dụng một phép tính cho các đối tượng.

Trả về: Một danh sách các đối tượng GeoJSON được chiếu lại thành EPSG:4326 với các cạnh phẳng.

Cách sử dụng	Giá trị trả về
ee.data.computeFeatures(params)	Danh sách

Đối số	Loại	Thông tin chi tiết
params	Đối tượng	Một đối tượng chứa các tham số có các giá trị có thể có sau đây: expression – Biểu thức cần tính toán. pageSize – Số lượng kết quả tối đa trên mỗi trang. Máy chủ có thể trả về ít hình ảnh hơn yêu cầu. Nếu không được chỉ định, kích thước trang mặc định là 1.000 kết quả trên mỗi trang. fileFormat – Nếu có, hãy chỉ định một định dạng đầu ra cho dữ liệu dạng bảng. Hàm này đưa ra một yêu cầu mạng cho mỗi trang cho đến khi toàn bộ bảng được tìm nạp. Số lần tìm nạp phụ thuộc vào số hàng trong bảng và pageSize. pageToken sẽ bị bỏ qua. Các định dạng được hỗ trợ là: PANDAS_DATAFRAME cho Pandas DataFrame và GEOPANDAS_GEODATAFRAME cho GeoPandas GeoDataFrame. pageToken – Mã thông báo xác định một trang kết quả mà máy chủ sẽ trả về. workloadTag – Thẻ do người dùng cung cấp để theo dõi phép tính này.

Ví dụ

Thiết lập Python

Hãy xem trang Môi trường Python để biết thông tin về API Python và cách sử dụng geemap cho quá trình phát triển tương tác.

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...