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.kriging
Koleksiyonlar ile düzeninizi koruyun
İçeriği tercihlerinize göre kaydedin ve kategorilere ayırın.
Her pikselde bir Kriging tahmincisinin örneklenmesiyle elde edilen sonuçları döndürür.
Kullanım | İadeler |
---|
FeatureCollection.kriging(propertyName, shape, range, sill, nugget, maxDistance, reducer) | Resim |
Bağımsız Değişken | Tür | Ayrıntılar |
---|
bu: collection | FeatureCollection | Tahmin için kaynak veri olarak kullanılacak özellik koleksiyonu. |
propertyName | Dize | Tahmin edilecek özellik (sayısal olmalıdır). |
shape | Dize | Yarı varyogram şekli ({exponential, gaussian, spherical} değerlerinden biri). |
range | Kayan | Metre cinsinden semivariogram aralığı. |
sill | Kayan | Semivariogram eşiği. |
nugget | Kayan | Semivariogram nugget. |
maxDistance | Ondalık sayı, varsayılan: null | Her pikselin hesaplamasına hangi özelliklerin dahil edileceğini belirleyen yarıçap (metre cinsinden). Varsayılan olarak semivariogramın aralığı kullanılır. |
reducer | Küçültücü, varsayılan: boş | Çakışan noktaların "propertyName" değerini tek bir değerde daraltmak için kullanılan küçültücü. |
Örnekler
Kod Düzenleyici (JavaScript)
/**
* This example generates an interpolated surface using kriging from a
* FeatureCollection of random points that simulates a table of air temperature
* at ocean weather buoys.
*/
// Average air temperature at 2m height for June, 2020.
var img = ee.Image('ECMWF/ERA5/MONTHLY/202006')
.select(['mean_2m_air_temperature'], ['tmean']);
// Region of interest: South Pacific Ocean.
var roi = ee.Geometry.Polygon(
[[[-156.053, -16.240],
[-156.053, -44.968],
[-118.633, -44.968],
[-118.633, -16.240]]], null, false);
// Sample the mean June 2020 temperature surface at random points in the ROI.
var tmeanFc = img.sample(
{region: roi, scale: 25000, numPixels: 50, geometries: true}); //250
// Generate an interpolated surface from the points using kriging; parameters
// are set according to interpretation of an unshown semivariogram. See section
// 2.1 of https://doi.org/10.14214/sf.369 for information on semivariograms.
var tmeanImg = tmeanFc.kriging({
propertyName: 'tmean',
shape: 'gaussian',
range: 2.8e6,
sill: 164,
nugget: 0.05,
maxDistance: 1.8e6,
reducer: ee.Reducer.mean()
});
// Display the results on the map.
Map.setCenter(-137.47, -30.47, 3);
Map.addLayer(tmeanImg, {min: 279, max: 300}, 'Temperature (K)');
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)
# This example generates an interpolated surface using kriging from a
# FeatureCollection of random points that simulates a table of air temperature
# at ocean weather buoys.
# Average air temperature at 2m height for June, 2020.
img = ee.Image('ECMWF/ERA5/MONTHLY/202006').select(
['mean_2m_air_temperature'], ['tmean']
)
# Region of interest: South Pacific Ocean.
roi = ee.Geometry.Polygon(
[[
[-156.053, -16.240],
[-156.053, -44.968],
[-118.633, -44.968],
[-118.633, -16.240],
]],
None,
False,
)
# Sample the mean June 2020 temperature surface at random points in the ROI.
tmean_fc = img.sample(region=roi, scale=25000, numPixels=50, geometries=True)
# Generate an interpolated surface from the points using kriging parameters
# are set according to interpretation of an unshown semivariogram. See section
# 2.1 of https://doi.org/10.14214/sf.369 for information on semivariograms.
tmean_img = tmean_fc.kriging(
propertyName='tmean',
shape='gaussian',
range=2.8e6,
sill=164,
nugget=0.05,
maxDistance=1.8e6,
reducer=ee.Reducer.mean(),
)
# Display the results on the map.
m = geemap.Map()
m.set_center(-137.47, -30.47, 3)
m.add_layer(
tmean_img,
{'min': 279, 'max': 300, 'min': 279, 'max': 300},
'Temperature (K)',
)
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."],[],["The `kriging` method interpolates a surface from a `FeatureCollection` by sampling a Kriging estimator at each pixel, returning an `Image`. Key parameters include: `propertyName` (numeric property to estimate), `shape` (semivariogram shape), `range`, `sill`, and `nugget` (semivariogram values). `maxDistance` limits feature inclusion in pixel calculations. An optional `reducer` handles overlapping points. Example demonstrates creating a temperature surface from sampled points, setting Kriging parameters, and visualizing the result.\n"],null,[]]