Ogłoszenie: wszystkie projekty niekomercyjne zarejestrowane do korzystania z Earth Engine przed
15 kwietnia 2025 r. muszą
potwierdzić spełnianie warunków użycia niekomercyjnego, aby zachować dostęp. Jeśli nie przejdziesz weryfikacji do 26 września 2025 r., Twój dostęp może zostać wstrzymany.
ee.data.getPixels (Python only)
Zadbaj o dobrą organizację dzięki kolekcji
Zapisuj i kategoryzuj treści zgodnie ze swoimi preferencjami.
Pobiera piksele z komponentu z obrazem.
Zwraca: piksele w postaci surowych danych obrazu.
Wykorzystanie | Zwroty |
ee.data.getPixels(params) | Obiekt|Wartość |
Argument | Typ | Szczegóły |
params | Obiekt | Obiekt zawierający parametry o tych możliwych wartościach:
assetId – identyfikator komponentu, dla którego chcesz pobrać piksele. Musi to być komponent z obrazem.
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.
region – jeśli występuje, region danych do zwrócenia, określony jako obiekt geometryczny GeoJSON (patrz RFC 7946).
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. |
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)
# 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...
O ile nie stwierdzono inaczej, treść tej strony jest objęta licencją Creative Commons – uznanie autorstwa 4.0, a fragmenty kodu są dostępne na licencji Apache 2.0. Szczegółowe informacje na ten temat zawierają zasady dotyczące witryny Google Developers. Java jest zastrzeżonym znakiem towarowym firmy Oracle i jej podmiotów stowarzyszonych.
Ostatnia aktualizacja: 2025-07-26 UTC.
[null,null,["Ostatnia aktualizacja: 2025-07-26 UTC."],[],[]]