Ogłoszenie: wszystkie projekty niekomercyjne zarejestrowane do korzystania z Earth Engine przed
15 kwietnia 2025 r. muszą
potwierdzić spełnianie warunków użycia niekomercyjnego, aby zachować dostęp. Jeśli nie przejdziesz weryfikacji do 26 września 2025 r., Twój dostęp może zostać wstrzymany.
ee.Filter.lessThanOrEquals
Zadbaj o dobrą organizację dzięki kolekcji
Zapisuj i kategoryzuj treści zgodnie ze swoimi preferencjami.
Tworzy filtr jednoargumentowy lub dwuargumentowy, który zwraca wartość true, chyba że lewy argument operacji jest większy niż prawy.
| Wykorzystanie | Zwroty |
|---|
ee.Filter.lessThanOrEquals(leftField, rightValue, rightField, leftValue) | Filtr |
| Argument | Typ | Szczegóły |
|---|
leftField | Ciąg tekstowy, domyślnie: null | Selektor lewego argumentu. Nie należy go określać, jeśli określono wartość leftValue. |
rightValue | Obiekt, domyślnie: null | Wartość prawego argumentu. Nie należy go określać, jeśli określono parametr rightField. |
rightField | Ciąg tekstowy, domyślnie: null | Selektor prawego argumentu. Nie należy go określać, jeśli określono wartość rightValue. |
leftValue | Obiekt, domyślnie: null | Wartość lewego argumentu. Nie należy go określać, jeśli określono parametr leftField. |
Przykłady
Edytor kodu (JavaScript)
// Field site vegetation characteristics from projects in western USA.
var fc = ee.FeatureCollection('BLM/AIM/v1/TerrADat/TerrestrialAIM')
.filter('ProjectName == "Colorado NWDO Kremmling FO 2016"');
// Display field plots on the map.
Map.setCenter(-107.792, 39.871, 7);
Map.addLayer(fc);
// Compare the per-feature values of two properties and filter the collection
// based on the results of various relational expressions. The two properties
// to compare are invasive and non-invasive annual forb cover at each plot.
var leftProperty = 'InvAnnForbCover_AH';
var rightProperty = 'NonInvAnnForbCover_AH';
print('Plots where invasive forb cover is…');
print('…EQUAL to non-invasive cover',
fc.filter(ee.Filter.equals(
{leftField: leftProperty, rightField: rightProperty})));
print('…NOT EQUAL to non-invasive cover',
fc.filter(ee.Filter.notEquals(
{leftField: leftProperty, rightField: rightProperty})));
print('…LESS THAN non-invasive cover',
fc.filter(ee.Filter.lessThan(
{leftField: leftProperty, rightField: rightProperty})));
print('…LESS THAN OR EQUAL to non-invasive cover',
fc.filter(ee.Filter.lessThanOrEquals(
{leftField: leftProperty, rightField: rightProperty})));
print('…GREATER THAN non-invasive cover',
fc.filter(ee.Filter.greaterThan(
{leftField: leftProperty, rightField: rightProperty})));
print('…GREATER THAN OR EQUAL to non-invasive cover',
fc.filter(ee.Filter.greaterThanOrEquals(
{leftField: leftProperty, rightField: rightProperty})));
print('…is not greater than 10 percent different than non-invasive cover',
fc.filter(ee.Filter.maxDifference(
{difference: 10, leftField: leftProperty, rightField: rightProperty})));
// Instead of comparing values of two feature properties using the leftField
// and rightField parameters, you can compare a property value (leftProperty)
// against a constant value (rightValue).
print('Plots where invasive forb cover is greater than 20%',
fc.filter(ee.Filter.greaterThan(
{leftField: leftProperty, rightValue: 20})));
// You can also swap the operands to assign the constant to the left side of
// the relational expression (leftValue) and the feature property on the right
// (rightField). Here, we get the complement of the previous example.
print('Plots where 20% is greater than invasive forb cover.',
fc.filter(ee.Filter.greaterThan(
{leftValue: 20, rightField: leftProperty})));
// Binary filters are useful in joins. For example, group all same-site plots
// together using a saveAll join.
var groupingProp = 'SiteID';
var sitesFc = fc.distinct(groupingProp);
var joinFilter = ee.Filter.equals(
{leftField: groupingProp, rightField: groupingProp});
var groupedPlots = ee.Join.saveAll('site_plots').apply(sitesFc, fc, joinFilter);
print('List of plots in first site', groupedPlots.first().get('site_plots'));
Konfiguracja Pythona
Informacje o interfejsie Python API i używaniu geemap do interaktywnego programowania znajdziesz na stronie
Środowisko Python.
import ee
import geemap.core as geemap
Colab (Python)
# Field site vegetation characteristics from projects in western USA.
fc = ee.FeatureCollection('BLM/AIM/v1/TerrADat/TerrestrialAIM').filter(
'ProjectName == "Colorado NWDO Kremmling FO 2016"'
)
# Display field plots on the map.
m = geemap.Map()
m.set_center(-107.792, 39.871, 7)
m.add_layer(fc)
display(m)
# Compare the per-feature values of two properties and filter the collection
# based on the results of various relational expressions. The two properties
# to compare are invasive and non-invasive annual forb cover at each plot.
left_property = 'InvAnnForbCover_AH'
right_property = 'NonInvAnnForbCover_AH'
display('Plots where invasive forb cover is…')
display(
'…EQUAL to non-invasive cover',
fc.filter(
ee.Filter.equals(leftField=left_property, rightField=right_property)
),
)
display(
'…NOT EQUAL to non-invasive cover',
fc.filter(
ee.Filter.notEquals(leftField=left_property, rightField=right_property)
),
)
display(
'…LESS THAN non-invasive cover',
fc.filter(
ee.Filter.lessThan(leftField=left_property, rightField=right_property)
),
)
display(
'…LESS THAN OR EQUAL to non-invasive cover',
fc.filter(
ee.Filter.lessThanOrEquals(
leftField=left_property, rightField=right_property
)
),
)
display(
'…GREATER THAN non-invasive cover',
fc.filter(
ee.Filter.greaterThan(
leftField=left_property, rightField=right_property
)
),
)
display(
'…GREATER THAN OR EQUAL to non-invasive cover',
fc.filter(
ee.Filter.greaterThanOrEquals(
leftField=left_property, rightField=right_property
)
),
)
display(
'…is not greater than 10 percent different than non-invasive cover',
fc.filter(
ee.Filter.maxDifference(
difference=10, leftField=left_property, rightField=right_property
)
),
)
# Instead of comparing values of two feature properties using the leftField
# and rightField parameters, you can compare a property value (left_property)
# against a constant value (rightValue).
display(
'Plots where invasive forb cover is greater than 20%',
fc.filter(ee.Filter.greaterThan(leftField=left_property, rightValue=20)),
)
# You can also swap the operands to assign the constant to the left side of
# the relational expression (leftValue) and the feature property on the right
# (rightField). Here, we get the complement of the previous example.
display(
'Plots where 20% is greater than invasive forb cover.',
fc.filter(ee.Filter.greaterThan(leftValue=20, rightField=left_property)),
)
# Binary filters are useful in joins. For example, group all same-site plots
# together using a saveAll join.
grouping_prop = 'SiteID'
sites_fc = fc.distinct(grouping_prop)
join_filter = ee.Filter.equals(
leftField=grouping_prop, rightField=grouping_prop
)
grouped_plots = ee.Join.saveAll('site_plots').apply(sites_fc, fc, join_filter)
display('List of plots in first site', grouped_plots.first().get('site_plots'))
O ile nie stwierdzono inaczej, treść tej strony jest objęta licencją Creative Commons – uznanie autorstwa 4.0, a fragmenty kodu są dostępne na licencji Apache 2.0. Szczegółowe informacje na ten temat zawierają zasady dotyczące witryny Google Developers. Java jest zastrzeżonym znakiem towarowym firmy Oracle i jej podmiotów stowarzyszonych.
Ostatnia aktualizacja: 2025-07-26 UTC.
[null,null,["Ostatnia aktualizacja: 2025-07-26 UTC."],[],["The content describes creating filters using `ee.Filter` for comparing data. This involves using methods like `equals`, `notEquals`, `lessThan`, `lessThanOrEquals`, `greaterThan`, `greaterThanOrEquals`, and `maxDifference` to filter a FeatureCollection based on property comparisons. These comparisons can be between two fields (e.g., `leftField`, `rightField`) or a field and a constant value (e.g., `leftField`, `rightValue`). These filters are used to filter collections and are also used in joins.\n"]]