공지사항:
2025년 4월 15일 전에 Earth Engine 사용을 위해 등록된 모든 비상업용 프로젝트는 Earth Engine 액세스를 유지하기 위해
비상업용 자격 요건을 인증해야 합니다.
ee.FeatureCollection.draw
컬렉션을 사용해 정리하기
내 환경설정을 기준으로 콘텐츠를 저장하고 분류하세요.
시각화를 위해 벡터 컬렉션을 페인트합니다. 다른 알고리즘의 입력으로 사용하기 위한 것이 아닙니다.
사용 | 반환 값 |
---|
FeatureCollection.draw(color, pointRadius, strokeWidth) | 이미지 |
인수 | 유형 | 세부정보 |
---|
다음과 같은 경우: collection | FeatureCollection | 그릴 컬렉션입니다. |
color | 문자열 | 지형지물을 그리는 데 사용할 색상을 지정하는 RRGGBB 형식의 16진수 문자열입니다. |
pointRadius | 정수, 기본값: 3 | 점 마커의 반지름(픽셀)입니다. |
strokeWidth | 정수, 기본값: 2 | 선과 다각형 테두리의 너비(픽셀)입니다. |
예
코드 편집기 (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 설정
Python API 및 geemap
를 사용한 대화형 개발에 관한 자세한 내용은
Python 환경 페이지를 참고하세요.
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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최종 업데이트: 2025-07-26(UTC)
[null,null,["최종 업데이트: 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```"]]