ee.Image.expression

הפונקציה מעריכה ביטוי אריתמטי בתמונה, שיכול לכלול תמונות נוספות.

הפסים של תמונת הקלט הראשית זמינים באמצעות הפונקציה המובנית b(), כ-b(0) או b('band_name').

המשתנים בביטוי מתפרשים כפרמטרים נוספים של התמונה שצריך לספק ב-opt_map. אפשר לגשת לפסים של כל תמונה כזו כמו image.band_name או image[0].

הפונקציות b()‎ ו-image[] ‎ מאפשרות שימוש בכמה ארגומנטים, כדי לציין כמה רצועות, כמו b(1, 'name', 3). התקשרות אל b() ללא ארגומנטים, או שימוש במשתנה לבד, מחזירה את כל הפסים של התמונה.

אם התוצאה של ביטוי היא פס יחיד, אפשר להקצות לו שם באמצעות האופרטור '=' (לדוגמה: x = a + b).

הפונקציה מחזירה את התמונה שחושבה על ידי הביטוי שצוין.

שימוש	החזרות
Image.expression(expression, map)	תמונה

ארגומנט	סוג	פרטים
זה: image	תמונה	מופע התמונה.
expression	מחרוזת	הביטוי להערכה.
map	Dictionary<Image>, אופציונלי	מפה של תמונות קלט שזמינות לפי שם.

דוגמאות

עורך הקוד (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);

הגדרת Python

מידע על Python API ועל שימוש ב-geemap לפיתוח אינטראקטיבי מופיע בדף Python Environment.

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