O Earth Engine está introduzindo
níveis de cota não comercial para proteger recursos de computação compartilhados e garantir um desempenho confiável para todo mundo. Todos os projetos não comerciais precisarão selecionar um nível de cota até
27 de abril de 2026 ou usarão o nível da comunidade por padrão. As cotas de nível vão entrar em vigor para todos os projetos (independente da data de seleção do nível) em
27 de abril de 2026.
Saiba mais.
ee.data.computePixels (Python only)
Mantenha tudo organizado com as coleções
Salve e categorize o conteúdo com base nas suas preferências.
Calcula um bloco realizando uma computação arbitrária em dados de imagem.
Retorna:
Os pixels como dados de imagem brutos.
| Uso | Retorna |
ee.data.computePixels(params) | Objeto|Valor |
| Argumento | Tipo | Detalhes |
params | Objeto | Um objeto que contém parâmetros com os seguintes valores possíveis:
expression: a expressão a ser calculada.
fileFormat: o formato do arquivo resultante. O padrão é png. Consulte
ImageFileFormat
para ver os formatos disponíveis. Há outros formatos que convertem o objeto baixado em um objeto de dados do Python. São elas:
NUMPY_NDARRAY, que converte para uma matriz NumPy estruturada.
grid: parâmetros que descrevem a grade de pixels em que os dados serão buscados.
O padrão é a grade de pixels nativa dos dados.
bandIds: se presente, especifica um conjunto específico de bandas de onde os pixels serão extraídos.
visualizationOptions: se presente, um conjunto de opções de visualização a serem aplicadas
para produzir uma visualização RGB de 8 bits dos dados,
em vez de retornar os dados brutos.
workloadTag: tag fornecida pelo usuário para rastrear esse cálculo. |
Exemplos
Configuração do Python
Consulte a página
Ambiente Python para informações sobre a API Python e como usar
geemap para desenvolvimento interativo.
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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Última atualização 2025-07-26 UTC.
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