お知らせ:
2025 年 4 月 15 日より前に Earth Engine の使用を登録したすべての非商用プロジェクトは、Earth Engine へのアクセスを維持するために
非商用目的での利用資格を確認する必要があります。
ee.FeatureCollection.draw
コレクションでコンテンツを整理
必要に応じて、コンテンツの保存と分類を行います。
ビジュアリゼーション用のベクトル コレクションを描画します。他のアルゴリズムへの入力として使用することを意図していません。
用途 | 戻り値 |
---|
FeatureCollection.draw(color, pointRadius, strokeWidth) | 画像 |
引数 | タイプ | 詳細 |
---|
これ: collection | FeatureCollection | 描画するコレクション。 |
color | 文字列 | 対象物の描画に使用する色を指定する RRGGBB 形式の 16 進文字列。 |
pointRadius | 整数、デフォルト: 3 | ポイント マーカーの半径(ピクセル単位)。 |
strokeWidth | 整数、デフォルト: 2 | 線とポリゴンの枠線の幅(ピクセル単位)。 |
例
コードエディタ(JavaScript)
// FeatureCollection of power plants in Belgium.
var fc = ee.FeatureCollection('WRI/GPPD/power_plants')
.filter('country_lg == "Belgium"');
// Paint FeatureCollection to an image for visualization.
var fcVis = fc.draw({color: '800080', pointRadius: 5, strokeWidth: 3});
Map.setCenter(4.56, 50.78, 8);
Map.addLayer(fcVis);
Python の設定
Python API とインタラクティブな開発での geemap
の使用については、
Python 環境のページをご覧ください。
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"'
)
# Paint FeatureCollection to an image for visualization.
fc_vis = fc.draw(color='800080', pointRadius=5, strokeWidth=3)
m = geemap.Map()
m.set_center(4.56, 50.78, 8)
m.add_layer(fc_vis)
m
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最終更新日 2025-07-26 UTC。
[null,null,["最終更新日 2025-07-26 UTC。"],[[["\u003cp\u003e\u003ccode\u003edraw()\u003c/code\u003e visualizes FeatureCollections as images for display purposes, not for algorithmic input.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eIt accepts color, point radius, and stroke width parameters to customize the visualization.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eUse \u003ccode\u003edraw()\u003c/code\u003e with FeatureCollections to create image overlays for maps, as demonstrated with the power plants example.\u003c/p\u003e\n"]]],["The `FeatureCollection.draw()` method visualizes a feature collection as an image. It accepts a `FeatureCollection`, a `color` (hex string), `pointRadius` (integer, default 3), and `strokeWidth` (integer, default 2). The method returns an image and is intended for visualization, not algorithmic input. The examples demonstrate how to apply this method using the power plants of Belgium. It can be done in JavaScript or python (colab or not) and the visualization will be an image.\n"],null,["# ee.FeatureCollection.draw\n\nPaints a vector collection for visualization. Not intended for use as input to other algorithms.\n\n\u003cbr /\u003e\n\n| Usage | Returns |\n|--------------------------------------------------------------------|---------|\n| FeatureCollection.draw`(color, `*pointRadius* `, `*strokeWidth*`)` | Image |\n\n| Argument | Type | Details |\n|--------------------|---------------------|-----------------------------------------------------------------------------------------|\n| this: `collection` | FeatureCollection | The collection to draw. |\n| `color` | String | A hex string in the format RRGGBB specifying the color to use for drawing the features. |\n| `pointRadius` | Integer, default: 3 | The radius in pixels of the point markers. |\n| `strokeWidth` | Integer, default: 2 | The width in pixels of lines and polygon borders. |\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// Paint FeatureCollection to an image for visualization.\nvar fcVis = fc.draw({color: '800080', pointRadius: 5, strokeWidth: 3});\nMap.setCenter(4.56, 50.78, 8);\nMap.addLayer(fcVis);\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# Paint FeatureCollection to an image for visualization.\nfc_vis = fc.draw(color='800080', pointRadius=5, strokeWidth=3)\nm = geemap.Map()\nm.set_center(4.56, 50.78, 8)\nm.add_layer(fc_vis)\nm\n```"]]