ee.data.computePixels (Python only)

Oblicza kafel, wykonując dowolne obliczenia na danych obrazu.

Zwraca: piksele w postaci surowych danych obrazu.

WykorzystanieZwroty
ee.data.computePixels(params)Obiekt|Wartość
ArgumentTypSzczegóły
paramsObiektObiekt zawierający parametry o tych możliwych wartościach:
expression – wyrażenie do obliczenia.
fileFormat – wynikowy format pliku. Domyślna wartość to png. Dostępne formaty znajdziesz w sekcji ImageFileFormat. Istnieją dodatkowe formaty, które przekształcają pobrany obiekt w obiekt danych Pythona. Obejmują one: NUMPY_NDARRAY, która jest konwertowana na uporządkowaną tablicę NumPy.
grid – parametry opisujące siatkę pikseli, z której mają być pobierane dane. Domyślnie jest to natywna siatka pikseli danych.
bandIds – jeśli występuje, określa konkretny zestaw pasm, z których mają być pobierane piksele.
visualizationOptions – jeśli występuje, zestaw opcji wizualizacji do zastosowania w celu utworzenia 8-bitowej wizualizacji RGB danych zamiast zwracania surowych danych.
workloadTag – tag dostarczony przez użytkownika do śledzenia tego obliczenia.

Przykłady

Konfiguracja Pythona

Informacje o interfejsie Python API i używaniu geemap do interaktywnego programowania znajdziesz na stronie Środowisko Python.

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...