ee.Image.expression

تقييم تعبير حسابي على صورة، وقد يشمل صورًا إضافية

تتوفّر نطاقات صورة الإدخال الأساسية باستخدام الدالة المضمّنة b()، مثل b(0) أو b('band_name').

يتم تفسير المتغيرات في التعبير على أنّها مَعلمات صور إضافية يجب توفيرها في opt_map. يمكن الوصول إلى نطاقات كل صورة من هذه الصور مثل image.band_name أو image[0].

يسمح كلّ من b() وimage[] بتضمين وسيطات متعدّدة لتحديد نطاقات متعدّدة، مثل b(1, 'name', 3). يؤدي طلب b() بدون وسيطات أو استخدام متغير بمفرده إلى عرض جميع نطاقات الصورة.

إذا كانت نتيجة تعبير ما عبارة عن نطاق واحد، يمكن تعيين اسم له باستخدام عامل التشغيل "=" (على سبيل المثال: x = a + b).

تعرض هذه الدالة الصورة التي تم احتسابها باستخدام التعبير المقدَّم.

الاستخدام	المرتجعات
Image.expression(expression, map)	صورة

الوسيطة	النوع	التفاصيل
هذا: image	صورة	مثيل الصورة
expression	سلسلة	التعبير المطلوب تقييمه.
map	Dictionary<Image>, optional	خريطة لصور الإدخال المتاحة حسب الاسم

أمثلة

محرّر الرموز البرمجية (JavaScript)

// The following expressions calculate the normalized difference vegetation
// index (NDVI): (NIR - Red) / (NIR + Red).
// NIR is Landsat 8 L2 band 'SR_B5', the 4th band index.
// Red is Landsat 8 L2 band 'SR_B4', the 3rd band index.

// A Landsat 8 L2 surface reflectance image.
var img = ee.Image('LANDSAT/LC08/C02/T1_L2/LC08_044034_20210508');

// Visualization parameters for NDVI.
var ndviVis = {min: 0, max: 0.5};

// Expression using image band indices.
var bandIndexExp = '(b(4) - b(3)) / (b(4) + b(3))';
var bandIndexImg = img.expression(bandIndexExp).rename('NDVI');
Map.setCenter(-122.14, 37.38, 11);
Map.addLayer(bandIndexImg, ndviVis, 'NDVI 1');

// Expression using image band names.
var bandNameExp = '(b("SR_B5") - b("SR_B4")) / (b("SR_B5") + b("SR_B4"))';
var bandNameImg = img.expression(bandNameExp).rename('NDVI');
Map.addLayer(bandNameImg, ndviVis, 'NDVI 2');

// Expression using named variables.
var namedVarsExp = '(NIR - Red) / (NIR + Red)';
var namedVarsImg = ee.Image().expression({
  expression: namedVarsExp,
  map: {
    NIR: img.select('SR_B5'),
    Red: img.select('SR_B4')
  }
}).rename('NDVI');
Map.addLayer(namedVarsImg, ndviVis, 'NDVI 3');

// Expression using named variables with image band access by dot notation.
var namedVarsDotExp = '(ls8.SR_B5 - ls8.SR_B4) / (ls8.SR_B5 + ls8.SR_B4)';
var namedVarsDotImg = ee.Image().expression({
  expression: namedVarsDotExp,
  map: {ls8: img}
}).rename('NDVI');
Map.addLayer(namedVarsDotImg, ndviVis, 'NDVI 4');

// Expressions can use arithmetic operators (+ - * / % **), relational
// operators (== != < > <= >=), logical operators (&& || ! ^), the ternary
// operator (condition ? ifTrue : ifFalse), and a subset of JavaScript Math
// functions. Math functions are called by name directly, they are not accessed
// from the Math object (e.g., sqrt() instead of Math.sqrt()).
var jsMathExp = 'c = sqrt(pow(a, 2) + pow(b, 2))';
var jsMathImg = ee.Image().expression({
  expression: jsMathExp,
  map: {
    a: ee.Image(5),
    b: img.select('SR_B2')
  }
});
Map.addLayer(jsMathImg, {min: 5000, max: 20000}, 'Hypotenuse', false);

إعداد Python

راجِع صفحة بيئة Python للحصول على معلومات حول واجهة برمجة التطبيقات Python واستخدام geemap للتطوير التفاعلي.

import ee
import geemap.core as geemap

Colab (Python)

# The following expressions calculate the normalized difference vegetation
# index (NDVI): (NIR - Red) / (NIR + Red).
# NIR is Landsat 8 L2 band 'SR_B5', the 4th band index.
# Red is Landsat 8 L2 band 'SR_B4', the 3rd band index.

# A Landsat 8 L2 surface reflectance image.
img = ee.Image('LANDSAT/LC08/C02/T1_L2/LC08_044034_20210508')

# Visualization parameters for NDVI.
ndvi_vis = {'min': 0, 'max': 0.5}

# Expression using image band indices.
band_index_exp = '(b(4) - b(3)) / (b(4) + b(3))'
band_index_img = img.expression(band_index_exp).rename('NDVI')
m = geemap.Map()
m.set_center(-122.14, 37.38, 11)
m.add_layer(band_index_img, ndvi_vis, 'NDVI 1')

# Expression using image band names.
band_name_exp = '(b("SR_B5") - b("SR_B4")) / (b("SR_B5") + b("SR_B4"))'
band_name_img = img.expression(band_name_exp).rename('NDVI')
m.add_layer(band_name_img, ndvi_vis, 'NDVI 2')

# Expression using named variables.
named_vars_exp = '(NIR - Red) / (NIR + Red)'
named_vars_img = (
    ee.Image()
    .expression(
        expression=named_vars_exp,
        opt_map={'NIR': img.select('SR_B5'), 'Red': img.select('SR_B4')},
    )
    .rename('NDVI')
)
m.add_layer(named_vars_img, ndvi_vis, 'NDVI 3')

# Expression using named variables with image band access by dot notation.
named_vars_dot_exp = '(ls8.SR_B5 - ls8.SR_B4) / (ls8.SR_B5 + ls8.SR_B4)'
named_vars_dot_img = (
    ee.Image()
    .expression(expression=named_vars_dot_exp, opt_map={'ls8': img})
    .rename('NDVI')
)
m.add_layer(named_vars_dot_img, ndvi_vis, 'NDVI 4')

# Expressions can use arithmetic operators (+ - * / % **), relational
# operators (== != < > <= >=), logical operators (&& || ! ^), the ternary
# operator (condition ? ifTrue : ifFalse), and a subset of JavaScript Math
# functions. Math functions are called by name directly, they are not accessed
# from the Math object (e.g., sqrt() instead of Math.sqrt()).
js_math_exp = 'c = sqrt(pow(a, 2) + pow(b, 2))'
js_math_img = ee.Image().expression(
    expression=js_math_exp, opt_map={'a': ee.Image(5), 'b': img.select('SR_B2')}
)
m.add_layer(js_math_img, {'min': 5000, 'max': 20000}, 'Hypotenuse', False)
m