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15 de abril de 2025 deben
verificar su elegibilidad no comercial para mantener el acceso. Si no realizas la verificación antes del 26 de septiembre de 2025, es posible que se suspenda tu acceso.
ee.data.getPixels (Python only)
Organiza tus páginas con colecciones
Guarda y categoriza el contenido según tus preferencias.
Recupera píxeles de un recurso de imagen.
Devuelve los píxeles como datos de imagen sin procesar.
Uso | Muestra |
ee.data.getPixels(params) | Objeto|Valor |
Argumento | Tipo | Detalles |
params | Objeto | Objeto que contiene parámetros con los siguientes valores posibles:
assetId : Es el ID del recurso para el que se obtendrán píxeles. Debe ser un recurso de imagen.
fileFormat : Es el formato de archivo resultante. El valor predeterminado es png. Consulta ImageFileFormat para ver los formatos disponibles. Existen formatos adicionales que convierten el objeto descargado en un objeto de datos de Python. Incluyen los siguientes:
NUMPY_NDARRAY , que se convierte en un array NumPy
estructurado.
grid : Son los parámetros que describen la cuadrícula de píxeles en la que se recuperarán los datos.
El valor predeterminado es la cuadrícula de píxeles nativa de los datos.
region : Si está presente, es la región de datos que se devolverá, especificada como un objeto de geometría GeoJSON (consulta RFC 7946).
bandIds : Si está presente, especifica un conjunto específico de bandas de las que se obtendrán los píxeles.
visualizationOptions : Si está presente, es un conjunto de opciones de visualización para aplicar
y producir una visualización RGB de 8 bits de los datos,
en lugar de devolver los datos sin procesar. |
Ejemplos
Configuración de Python
Consulta la página
Entorno de Python para obtener información sobre la API de Python y el uso de geemap
para el desarrollo interactivo.
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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Última actualización: 2025-07-26 (UTC)
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