ee.FeatureCollection.filterDate

Atalho para filtrar uma coleção por um período. O início e o fim podem ser datas, números (interpretados como milissegundos desde 1970-01-01T00:00:00Z) ou strings (como "1996-01-01T08:00"). Com base em "system:time_start".

Isso é equivalente a this.filter(ee.Filter.date(...)); consulte o tipo ee.Filter para outras opções de filtragem por data.

Retorna a coleção filtrada.

UsoRetorna
FeatureCollection.filterDate(start, end)Coleção
ArgumentoTipoDetalhes
isso: collectionColeçãoA instância da coleção.
startDate|Number|StringA data de início (inclusive).
endDate|Number|String, opcionalA data de término (exclusiva). Opcional. Se não for especificado, um intervalo de 1 milissegundo começando em "start" será criado.

Exemplos

Editor de código (JavaScript)

// Constructed FeatureCollection representing a field site sampled at
// four different dates; date recorded as "system:time_start" property in units
// of milliseconds since Unix epoch.
var geom = ee.Geometry.Point([-119.56, 37.67]);
var fc = ee.FeatureCollection([
  ee.Feature(geom, {'prop': 10, 'system:time_start': ee.Date('2021-06-10')}),
  ee.Feature(geom, {'prop': 11, 'system:time_start': ee.Date('2021-06-20')}),
  ee.Feature(geom, {'prop': 19, 'system:time_start': ee.Date('2021-07-10')}),
  ee.Feature(geom, {'prop': 10, 'system:time_start': ee.Date('2021-07-20')})
]);

// Filter the observations in July 2021.
print('Field site observations collection in July 2021',
      fc.filterDate('2021-07-01', '2021-08-01'));

// Alternative input formats.
print('ee.DateRange as an input',
      fc.filterDate(ee.DateRange('2021-07-01', '2021-08-01')));

print('Numbers (milliseconds since Unix epoch) as an input',
      fc.filterDate(1625875200000, 1626739200001));

print('ee.Date objects as an input',
      fc.filterDate(ee.Date('2021-07-01'), ee.Date('2021-08-01')));

Configuração do Python

Consulte a página Ambiente Python para informações sobre a API Python e como usar geemap para desenvolvimento interativo.

import ee
import geemap.core as geemap

Colab (Python)

# Constructed FeatureCollection representing a field site sampled at
# four different dates; date recorded as "system:time_start" property in units
# of milliseconds since Unix epoch.
geom = ee.Geometry.Point([-119.56, 37.67])
fc = ee.FeatureCollection([
    ee.Feature(geom, {'prop': 10, 'system:time_start': ee.Date('2021-06-10')}),
    ee.Feature(geom, {'prop': 11, 'system:time_start': ee.Date('2021-06-20')}),
    ee.Feature(geom, {'prop': 19, 'system:time_start': ee.Date('2021-07-10')}),
    ee.Feature(geom, {'prop': 10, 'system:time_start': ee.Date('2021-07-20')})
])

# Filter the observations in July 2021.
print('Field site observations collection in July 2021:',
      fc.filterDate('2021-07-01', '2021-08-01').getInfo())

# Alternative input formats.
print('ee.DateRange as an input:',
      fc.filterDate(ee.DateRange('2021-07-01', '2021-08-01')).getInfo())

print('Numbers (milliseconds since Unix epoch) as an input:',
      fc.filterDate(1625875200000, 1626739200001).getInfo())

print('ee.Date objects as an input:',
      fc.filterDate(ee.Date('2021-07-01'), ee.Date('2021-08-01')).getInfo())