Duyuru:
15 Nisan 2025'ten önce Earth Engine'i kullanmak için kaydedilen tüm ticari olmayan projelerin Earth Engine erişimini sürdürmek için
ticari olmayan uygunluğu doğrulaması gerekir.
ee.FeatureCollection.distance
Koleksiyonlar ile düzeninizi koruyun
İçeriği tercihlerinize göre kaydedin ve kategorilere ayırın.
Her pikselin, piksel merkezinden koleksiyondaki en yakın nokta, LineString veya çokgen sınıra olan mesafesini metre cinsinden gösteren bir ÇİFT görüntü oluşturur. Mesafenin, çokgenlerin iç kısımlarında da ölçüldüğünü unutmayın. Bir geometrinin "searchRadius" metre içinde olmayan pikseller maskelenir.
Mesafeler küre üzerinde hesaplandığından her piksel ile en yakın geometri arasındaki enlem farkıyla orantılı küçük bir hata vardır.
| Kullanım | İadeler |
|---|
FeatureCollection.distance(searchRadius, maxError) | Resim |
| Bağımsız Değişken | Tür | Ayrıntılar |
|---|
bu: features | FeatureCollection | Piksel mesafelerini hesaplamak için kullanılan özellikleri alacağınız özellik koleksiyonu. |
searchRadius | Ondalık sayı, varsayılan: 100000 | Kenar aramak için her pikselden itibaren metre cinsinden maksimum mesafe. Bu mesafede kenarlar yoksa pikseller maskelenir. |
maxError | Ondalık sayı, varsayılan: 100 | Metre cinsinden maksimum yeniden projeksiyon hatası. Yalnızca giriş çoklu çizgileri yeniden projeksiyon gerektiriyorsa kullanılır. "0" değeri sağlanırsa yansıtma gerektiğinde bu işlem başarısız olur. |
Örnekler
Kod Düzenleyici (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');
Python kurulumu
Python API'si ve etkileşimli geliştirme için geemap kullanımı hakkında bilgi edinmek üzere
Python Ortamı sayfasına bakın.
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
Aksi belirtilmediği sürece bu sayfanın içeriği Creative Commons Atıf 4.0 Lisansı altında ve kod örnekleri Apache 2.0 Lisansı altında lisanslanmıştır. Ayrıntılı bilgi için Google Developers Site Politikaları'na göz atın. Java, Oracle ve/veya satış ortaklarının tescilli ticari markasıdır.
Son güncelleme tarihi: 2025-07-26 UTC.
[null,null,["Son güncelleme tarihi: 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```"]]
