ee.FeatureCollection.distance
Zadbaj o dobrą organizację dzięki kolekcji
Zapisuj i kategoryzuj treści zgodnie ze swoimi preferencjami.
Tworzy obraz typu DOUBLE, w którym każdy piksel jest odległością w metrach od środka piksela do najbliższego punktu, obiektu LineString lub wielokątnej granicy w kolekcji. Odległość jest mierzona również wewnątrz wielokątów. Piksele, które nie znajdują się w odległości „searchRadius” metrów od geometrii, zostaną zamaskowane.
Odległości są obliczane na sferze, więc występuje niewielki błąd proporcjonalny do różnicy szerokości geograficznej między każdym pikselem a najbliższą geometrią.
Wykorzystanie | Zwroty |
---|
FeatureCollection.distance(searchRadius, maxError) | Obraz |
Argument | Typ | Szczegóły |
---|
to: features | FeatureCollection | Zbiór cech, z którego pochodzą cechy używane do obliczania odległości pikseli. |
searchRadius | Liczba zmiennoprzecinkowa, domyślnie: 100000 | Maksymalna odległość w metrach od każdego piksela, w której należy szukać krawędzi. Piksele zostaną zamaskowane, chyba że w tej odległości znajdują się krawędzie. |
maxError | Liczba zmiennoprzecinkowa, domyślnie: 100 | Maksymalny błąd ponownego rzutowania w metrach. Używany tylko wtedy, gdy wejściowe linie łamane wymagają ponownego rzutowania. Jeśli podasz wartość „0”, operacja się nie powiedzie, jeśli wymagane jest rzutowanie. |
Przykłady
Edytor kodu (JavaScript)
// 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');
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)
# 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
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."],[[["\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```"]]