公告:所有在
2025 年 4 月 15 日之前注册使用 Earth Engine 的非商业项目都必须
验证是否符合非商业性质的资格条件,才能继续使用 Earth Engine。如果您在 2025 年 9 月 26 日之前未完成验证,您的访问权限可能会被暂停。
ee.data.getPixels (Python only)
使用集合让一切井井有条
根据您的偏好保存内容并对其进行分类。
从图片素材资源中提取像素。
返回:
以原始图片数据形式返回的像素。
用法 | 返回 |
ee.data.getPixels(params) | 对象|值 |
参数 | 类型 | 详细信息 |
params | 对象 | 一个包含参数的对象,参数可具有以下可能的值:
assetId - 要获取像素的资源 ID。必须是图片素材资源。
fileFormat - 生成的文件格式。默认值为 png。如需了解可用的格式,请参阅 ImageFileFormat。还有其他格式可将下载的对象转换为 Python 数据对象。其中包括:
NUMPY_NDARRAY ,用于转换为结构化 NumPy 数组。
grid - 用于描述要从中提取数据的像素网格的参数。
默认为数据的原生像素网格。
region - 如果存在,则表示要返回的数据区域,以 GeoJSON 几何图形对象(参见 RFC 7946)的形式指定。
bandIds - 如果存在,则指定要从中获取像素的特定波段集。
visualizationOptions - 如果存在,则是一组可视化选项,用于应用这些选项来生成数据的 8 位 RGB 可视化效果,而不是返回原始数据。 |
示例
Python 设置
如需了解 Python API 和如何使用 geemap
进行交互式开发,请参阅
Python 环境页面。
import ee
import geemap.core as geemap
Colab (Python)
# Region of interest.
coords = [
-121.58626826832939,
38.059141484827485,
]
region = ee.Geometry.Point(coords)
# Get a Sentinel-2 image.
image = (ee.ImageCollection('COPERNICUS/S2')
.filterBounds(region)
.filterDate('2020-04-01', '2020-09-01')
.sort('CLOUD_COVERAGE_ASSESSMENT')
.first())
image_id = image.getInfo()['id']
# 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 = {
'assetId': image_id,
'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.getPixels(request)
# Do something with the image...
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最后更新时间 (UTC):2025-07-26。
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