ee.data.computePixels (Python only)

חישוב של משבצת על ידי ביצוע חישוב שרירותי על נתוני תמונה.

הערך שמוחזר: הפיקסלים כנתוני תמונה גולמיים.

שימוש	החזרות
ee.data.computePixels(params)	אובייקט|ערך

ארגומנט	סוג	פרטים
params	אובייקט	אובייקט שמכיל פרמטרים עם הערכים האפשריים הבאים: expression – הביטוי לחישוב. fileFormat – פורמט הקובץ שמתקבל. ברירת המחדל היא png. אפשר לעיין בImageFileFormat כדי לראות את הפורמטים הזמינים. יש פורמטים נוספים שממירים את האובייקט שהורד לאובייקט נתונים של Python. הם כוללים: ‫NUMPY_NDARRAY, שממיר למערך NumPy מובנה. grid – פרמטרים שמתארים את רשת הפיקסלים שבה יתבצע אחזור הנתונים. ברירת המחדל היא רשת הפיקסלים המקורית של הנתונים. ‫ ‫bandIds – אם קיים, מציין קבוצה ספציפית של פסים שממנה יתקבלו פיקסלים. visualizationOptions – אם קיים, קבוצה של אפשרויות להצגה חזותית שאפשר להחיל כדי ליצור הצגה חזותית של הנתונים בפורמט RGB‏ 8-ביט, במקום להחזיר את הנתונים הגולמיים. ‫workloadTag – תג שסופק על ידי המשתמש למעקב אחר החישוב הזה.

דוגמאות

הגדרת Python

מידע על Python API ועל שימוש ב-geemap לפיתוח אינטראקטיבי מופיע בדף Python Environment.

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...