ee.data.computePixels (Python only)

ইমেজ ডেটার উপর ইচ্ছামতো গণনা করে টাইল গণনা করে।

রিটার্ন: র ইমেজ ডেটা হিসেবে পিক্সেল।

ব্যবহাররিটার্ন
ee.data.computePixels(params)অবজেক্ট|মান
আর্গুমেন্টধরনবিবরণ
paramsঅবজেক্টনিম্নলিখিত সম্ভাব্য মান সহ প্যারামিটার ধারণকারী একটি অবজেক্ট:
expression - গণনা করার এক্সপ্রেশন।
fileFormat - ফলাফল ফাইলের ফর্ম্যাট। ডিফল্ট হিসেবে png সেট করা থাকে। উপলভ্য ফর্ম্যাটের জন্য ImageFileFormat দেখুন। ডাউনলোড করা অবজেক্টকে Python ডেটা অবজেক্টে কনভার্ট করার জন্য অতিরিক্ত ফর্ম্যাট আছে। এর মধ্যে এগুলি অন্তর্ভুক্ত: NUMPY_NDARRAY, যা একটি স্ট্রাকচার্ড NumPy অ্যারেতে কনভার্ট করে।
grid - প্যারামিটার যা পিক্সেল গ্রিড বর্ণনা করে যেখানে ডেটা ফেচ করতে হবে। ডেটার নেটিভ পিক্সেল গ্রিডে ডিফল্ট হিসেবে সেট করা হয়।
bandIds - যদি থাকে, তাহলে পিক্সেল পাওয়ার জন্য ব্যান্ডের নির্দিষ্ট সেট উল্লেখ করে।
visualizationOptions - যদি থাকে, তাহলে ডেটার ৮-বিট RGB ভিজ্যুয়ালাইজেশন তৈরি করতে প্রয়োগ করার জন্য ভিজ্যুয়ালাইজেশন বিকল্পের একটি সেট, কাঁচা ডেটা ফেরত দেওয়ার পরিবর্তে।
workloadTag - এই গণনা ট্র্যাক করার জন্য ব্যবহারকারীর দেওয়া ট্যাগ।

উদাহরণ

Python সেট-আপ

Python API এবং ইন্টার‍্যাক্টিভ ডেভেলপমেন্টের জন্য geemap ব্যবহার করা সম্পর্কে তথ্যের জন্য Python এনভায়রনমেন্ট পৃষ্ঠা দেখুন।

import ee
import geemap.core as geemap

Colab (Python)

# Region of interest.
coords = [
    -121.58626826832939,
    38.059141484827485,
]
region = ee.Geometry.Point(coords)

# Sentinel-2 median composite.
image = (ee.ImageCollection('COPERNICUS/S2_HARMONIZED')
              .filterBounds(region)
              .filterDate('2020-04-01', '2020-09-01')
              .median())

# Make a projection to discover the scale in degrees.
proj = ee.Projection('EPSG:4326').atScale(10).getInfo()

# Get scales out of the transform.
scale_x = proj['transform'][0]
scale_y = -proj['transform'][4]

# Make a request object.
request = {
    'expression': image,
    'fileFormat': 'PNG',
    'bandIds': ['B4', 'B3', 'B2'],
    'grid': {
        'dimensions': {
            'width': 640,
            'height': 640
        },
        'affineTransform': {
            'scaleX': scale_x,
            'shearX': 0,
            'translateX': coords[0],
            'shearY': 0,
            'scaleY': scale_y,
            'translateY': coords[1]
        },
        'crsCode': proj['crs'],
    },
    'visualizationOptions': {'ranges': [{'min': 0, 'max': 3000}]},
}

image_png = ee.data.computePixels(request)
# Do something with the image...