ঘোষণা :
15 এপ্রিল, 2025 এর আগে আর্থ ইঞ্জিন ব্যবহার করার জন্য নিবন্ধিত সমস্ত অবাণিজ্যিক প্রকল্পগুলিকে অবশ্যই আর্থ ইঞ্জিন অ্যাক্সেস বজায় রাখার জন্য
অ-বাণিজ্যিক যোগ্যতা যাচাই করতে হবে।
ee.FeatureCollection.distance
সেভ করা পৃষ্ঠা গুছিয়ে রাখতে 'সংগ্রহ' ব্যবহার করুন
আপনার পছন্দ অনুযায়ী কন্টেন্ট সেভ করুন ও সঠিক বিভাগে রাখুন।
একটি দ্বৈত চিত্র তৈরি করে যেখানে প্রতিটি পিক্সেল হল পিক্সেল কেন্দ্র থেকে সংগ্রহের নিকটতম বিন্দু, লাইনস্ট্রিং বা বহুভুজ সীমানা পর্যন্ত মিটারের দূরত্ব। নোট দূরত্ব বহুভুজের অভ্যন্তরের মধ্যেও পরিমাপ করা হয়। একটি জ্যামিতির 'সার্চ রেডিয়াস' মিটারের মধ্যে নয় এমন পিক্সেলগুলিকে মুখোশ করা হবে।
দূরত্বগুলি একটি গোলকের উপর গণনা করা হয়, তাই প্রতিটি পিক্সেল এবং নিকটতম জ্যামিতির মধ্যে অক্ষাংশের পার্থক্যের সমানুপাতিক একটি ছোট ত্রুটি রয়েছে৷
| ব্যবহার | রিটার্নস | FeatureCollection. distance ( searchRadius , maxError ) | ছবি |
| যুক্তি | টাইপ | বিস্তারিত | এই: features | ফিচার কালেকশন | বৈশিষ্ট্য সংগ্রহ যা থেকে পিক্সেল দূরত্ব গণনা করতে ব্যবহৃত বৈশিষ্ট্যগুলি পেতে। |
searchRadius | ফ্লোট, ডিফল্ট: 100000 | প্রান্তগুলি দেখতে প্রতিটি পিক্সেল থেকে মিটারে সর্বাধিক দূরত্ব। এই দূরত্বের মধ্যে প্রান্ত না থাকলে পিক্সেলগুলি মাস্ক করা হবে৷ |
maxError | ফ্লোট, ডিফল্ট: 100 | মিটারে সর্বাধিক রিপ্রজেকশন ত্রুটি, শুধুমাত্র ইনপুট পলিলাইনগুলির পুনঃপ্রজেকশনের প্রয়োজন হলেই ব্যবহৃত হয়। যদি '0' প্রদান করা হয়, তাহলে প্রজেকশনের প্রয়োজন হলে এই অপারেশনটি ব্যর্থ হবে। |
উদাহরণ
কোড এডিটর (জাভাস্ক্রিপ্ট)
// FeatureCollection of power plants in Belgium.
var fc = ee.FeatureCollection('WRI/GPPD/power_plants')
.filter('country_lg == "Belgium"');
// Generate an image of distance to nearest power plant.
var distance = fc.distance({searchRadius: 50000, maxError: 50});
// Display the image and FeatureCollection on the map.
Map.setCenter(4.56, 50.78, 7);
Map.addLayer(distance, {max: 50000}, 'Distance to power plants');
Map.addLayer(fc, {color: 'red'}, 'Power plants'); পাইথন সেটআপ
পাইথন এপিআই এবং ইন্টারেক্টিভ ডেভেলপমেন্টের জন্য geemap ব্যবহার করার জন্য পাইথন এনভায়রনমেন্ট পৃষ্ঠাটি দেখুন।
import ee
import geemap.core as geemap
Colab (পাইথন)
# FeatureCollection of power plants in Belgium.
fc = ee.FeatureCollection('WRI/GPPD/power_plants').filter(
'country_lg == "Belgium"'
)
# Generate an image of distance to nearest power plant.
distance = fc.distance(searchRadius=50000, maxError=50)
# Display the image and FeatureCollection on the map.
m = geemap.Map()
m.set_center(4.56, 50.78, 7)
m.add_layer(distance, {'max': 50000}, 'Distance to power plants')
m.add_layer(fc, {'color': 'red'}, 'Power plants')
m
অন্য কিছু উল্লেখ না করা থাকলে, এই পৃষ্ঠার কন্টেন্ট Creative Commons Attribution 4.0 License-এর অধীনে এবং কোডের নমুনাগুলি Apache 2.0 License-এর অধীনে লাইসেন্স প্রাপ্ত। আরও জানতে, Google Developers সাইট নীতি দেখুন। Java হল Oracle এবং/অথবা তার অ্যাফিলিয়েট সংস্থার রেজিস্টার্ড ট্রেডমার্ক।
2025-07-24 UTC-তে শেষবার আপডেট করা হয়েছে।
[null,null,["2025-07-24 UTC-তে শেষবার আপডেট করা হয়েছে।"],[[["\u003cp\u003eComputes the distance (in meters) from each pixel to the nearest point, line, or polygon within a given FeatureCollection.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eGenerates a double-precision image where pixel values represent the distance to the nearest feature.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eOffers adjustable search radius and maximum error parameters for controlling computation.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003ePixels beyond the search radius or exceeding the error threshold are masked out.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eCalculations consider the Earth's curvature for accurate distance measurements.\u003c/p\u003e\n"]]],[],null,["# ee.FeatureCollection.distance\n\nProduces a DOUBLE image where each pixel is the distance in meters from the pixel center to the nearest Point, LineString, or polygonal boundary in the collection. Note distance is also measured within interiors of polygons. Pixels that are not within 'searchRadius' meters of a geometry will be masked out.\n\n\u003cbr /\u003e\n\nDistances are computed on a sphere, so there is a small error proportional to the latitude difference between each pixel and the nearest geometry.\n\n| Usage | Returns |\n|---------------------------------------------------------------|---------|\n| FeatureCollection.distance`(`*searchRadius* `, `*maxError*`)` | Image |\n\n| Argument | Type | Details |\n|------------------|------------------------|---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|\n| this: `features` | FeatureCollection | Feature collection from which to get features used to compute pixel distances. |\n| `searchRadius` | Float, default: 100000 | Maximum distance in meters from each pixel to look for edges. Pixels will be masked unless there are edges within this distance. |\n| `maxError` | Float, default: 100 | Maximum reprojection error in meters, only used if the input polylines require reprojection. If '0' is provided, then this operation will fail if projection is required. |\n\nExamples\n--------\n\n### Code Editor (JavaScript)\n\n```javascript\n// FeatureCollection of power plants in Belgium.\nvar fc = ee.FeatureCollection('WRI/GPPD/power_plants')\n .filter('country_lg == \"Belgium\"');\n\n// Generate an image of distance to nearest power plant.\nvar distance = fc.distance({searchRadius: 50000, maxError: 50});\n\n// Display the image and FeatureCollection on the map.\nMap.setCenter(4.56, 50.78, 7);\nMap.addLayer(distance, {max: 50000}, 'Distance to power plants');\nMap.addLayer(fc, {color: 'red'}, 'Power plants');\n```\nPython setup\n\nSee the [Python Environment](/earth-engine/guides/python_install) page for information on the Python API and using\n`geemap` for interactive development. \n\n```python\nimport ee\nimport geemap.core as geemap\n```\n\n### Colab (Python)\n\n```python\n# FeatureCollection of power plants in Belgium.\nfc = ee.FeatureCollection('WRI/GPPD/power_plants').filter(\n 'country_lg == \"Belgium\"'\n)\n\n# Generate an image of distance to nearest power plant.\ndistance = fc.distance(searchRadius=50000, maxError=50)\n\n# Display the image and FeatureCollection on the map.\nm = geemap.Map()\nm.set_center(4.56, 50.78, 7)\nm.add_layer(distance, {'max': 50000}, 'Distance to power plants')\nm.add_layer(fc, {'color': 'red'}, 'Power plants')\nm\n```"]]
