Ankündigung: Alle nicht kommerziellen Projekte, die vor dem
15. April 2025 für die Nutzung von Earth Engine registriert wurden, müssen
die Berechtigung zur nicht kommerziellen Nutzung bestätigen, um den Zugriff aufrechtzuerhalten. Wenn Sie Ihren Status nicht bis zum 26. September 2025 bestätigen, wird Ihr Zugriff möglicherweise eingeschränkt.
ee.data.computePixels (Python only)
Mit Sammlungen den Überblick behalten
Sie können Inhalte basierend auf Ihren Einstellungen speichern und kategorisieren.
Berechnet eine Kachel durch Ausführen einer beliebigen Berechnung für Bilddaten.
Gibt zurück:
Die Pixel als Rohbilddaten.
Nutzung | Ausgabe |
ee.data.computePixels(params) | Objekt|Wert |
Argument | Typ | Details |
params | Objekt | Ein Objekt mit Parametern mit den folgenden möglichen Werten:
expression : Der zu berechnende Ausdruck.
fileFormat : Das resultierende Dateiformat. Die Standardeinstellung ist „png“. Informationen zu den verfügbaren Formaten finden Sie unter ImageFileFormat. Es gibt zusätzliche Formate, mit denen das heruntergeladene Objekt in ein Python-Datenobjekt konvertiert wird. Dazu gehören:
NUMPY_NDARRAY , das in ein strukturiertes NumPy-Array konvertiert wird.
grid : Parameter, die das Pixelraster beschreiben, in dem Daten abgerufen werden sollen.
Standardmäßig wird das native Pixelraster der Daten verwendet.
bandIds : Wenn vorhanden, wird ein bestimmter Satz von Bändern angegeben, aus denen Pixel abgerufen werden sollen.
visualizationOptions : Falls vorhanden, eine Reihe von Visualisierungsoptionen, die angewendet werden, um eine 8‑Bit-RGB-Visualisierung der Daten zu erstellen, anstatt die Rohdaten zurückzugeben.
workloadTag : Vom Nutzer bereitgestelltes Tag zum Nachverfolgen dieser Berechnung. |
Beispiele
Python einrichten
Informationen zur Python API und zur Verwendung von geemap
für die interaktive Entwicklung finden Sie auf der Seite
Python-Umgebung.
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')
.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...
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Zuletzt aktualisiert: 2025-07-26 (UTC).
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