Duyuru:
15 Nisan 2025'ten önce Earth Engine'i kullanmak için kaydedilen tüm ticari olmayan projelerin erişimlerini sürdürebilmeleri için
ticari olmayan uygunluklarını doğrulamaları gerekir. 26 Eylül 2025'e kadar doğrulama yapmazsanız erişiminiz bekletilebilir.
ee.FeatureCollection.runBigQuery
Koleksiyonlar ile düzeninizi koruyun
İçeriği tercihlerinize göre kaydedin ve kategorilere ayırın.
Bir BigQuery sorgusu çalıştırır, sonuçları getirir ve FeatureCollection olarak sunar.
Kullanım | İadeler |
---|
ee.FeatureCollection.runBigQuery(query, geometryColumn, maxBytesBilled) | FeatureCollection |
Bağımsız Değişken | Tür | Ayrıntılar |
---|
query | Dize | BigQuery kaynaklarında gerçekleştirilecek GoogleSQL sorgusu. |
geometryColumn | Dize, varsayılan: null | Ana özellik geometrisi olarak kullanılacak sütunun adı. Belirtilmemişse ilk geometri sütunu kullanılır. |
maxBytesBilled | Uzun, varsayılan: 100000000000 | Sorgu işlenirken faturalandırılan maksimum bayt sayısı. Bu sınırı aşan BigQuery işleri başarısız olur ve faturalandırılmaz. |
Örnekler
Kod Düzenleyici (JavaScript)
// Get places from Overture Maps Dataset in BigQuery public data.
Map.setCenter(-3.69, 40.41, 12)
var mapGeometry= ee.Geometry(Map.getBounds(true)).toGeoJSONString();
var sql =
"SELECT geometry, names.primary as name, categories.primary as category "
+ " FROM bigquery-public-data.overture_maps.place "
+ " WHERE ST_INTERSECTS(geometry, ST_GEOGFROMGEOJSON('" + mapGeometry+ "'))";
var features = ee.FeatureCollection.runBigQuery({
query: sql,
geometryColumn: 'geometry'
});
// Display all relevant features on the map.
Map.addLayer(features,
{'color': 'black'},
'Places from Overture Maps Dataset');
// Create a histogram of the categories and print it.
var propertyOfInterest = 'category';
var histogram = features.filter(ee.Filter.notNull([propertyOfInterest]))
.aggregate_histogram(propertyOfInterest);
print(histogram);
// Create a frequency chart for the histogram.
var categories = histogram.keys().map(function(k) {
return ee.Feature(null, {
key: k,
value: histogram.get(k)
});
});
var sortedCategories = ee.FeatureCollection(categories).sort('value', false);
print(ui.Chart.feature.byFeature(sortedCategories).setChartType('Table'));
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)
import json
import pandas as pd
# Get places from Overture Maps Dataset in BigQuery public data.
location = ee.Geometry.Point(-3.69, 40.41)
map_geometry = json.dumps(location.buffer(5e3).getInfo())
sql = f"""SELECT geometry, names.primary as name, categories.primary as category
FROM bigquery-public-data.overture_maps.place
WHERE ST_INTERSECTS(geometry, ST_GEOGFROMGEOJSON('{map_geometry}'))"""
features = ee.FeatureCollection.runBigQuery(
query=sql, geometryColumn="geometry"
)
# Display all relevant features on the map.
m = geemap.Map()
m.center_object(location, 13)
m.add_layer(features, {'color': 'black'}, 'Places from Overture Maps Dataset')
display(m)
# Create a histogram of the place categories.
property_of_interest = 'category'
histogram = (
features.filter(
ee.Filter.notNull([property_of_interest])
).aggregate_histogram(property_of_interest)
).getInfo()
# Display the histogram as a pandas DataFrame.
df = pd.DataFrame(list(histogram.items()), columns=['category', 'frequency'])
df = df.sort_values(by=['frequency'], ascending=False, ignore_index=True)
display(df)
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: 2025-07-25 UTC.
[null,null,["Son güncelleme tarihi: 2025-07-25 UTC."],[],[]]