ee.Image.expression

किसी इमेज पर मौजूद अंकगणितीय एक्सप्रेशन का आकलन करता है. इसमें अन्य इमेज भी शामिल हो सकती हैं.

मुख्य इनपुट इमेज के बैंड, पहले से मौजूद b() फ़ंक्शन का इस्तेमाल करके उपलब्ध होते हैं. जैसे, b(0) या b('band_name').

एक्सप्रेशन में मौजूद वैरिएबल को इमेज के अन्य पैरामीटर के तौर पर समझा जाता है. इन्हें opt_map में डालना ज़रूरी है. इस तरह की हर इमेज के बैंड को image.band_name या image[0] की तरह ऐक्सेस किया जा सकता है.

b() और image[], दोनों में एक से ज़्यादा बैंड तय करने के लिए, एक से ज़्यादा आर्ग्युमेंट इस्तेमाल किए जा सकते हैं. जैसे, b(1, 'name', 3). बिना किसी आर्ग्युमेंट के b() को कॉल करने या वैरिएबल का इस्तेमाल करने पर, इमेज के सभी बैंड दिखते हैं.

अगर किसी एक्सप्रेशन का नतीजा एक बैंड है, तो उसे '=' ऑपरेटर का इस्तेमाल करके नाम दिया जा सकता है. उदाहरण के लिए: x = a + b.

दिए गए एक्सप्रेशन से कैलकुलेट की गई इमेज दिखाता है.

इस्तेमाल	रिटर्न
Image.expression(expression, map)	इमेज

आर्ग्यूमेंट	टाइप	विवरण
यह: image	इमेज	इमेज का इंस्टेंस.
expression	स्ट्रिंग	आकलन करने के लिए एक्सप्रेशन.
map	Dictionary<Image>, ज़रूरी नहीं	नाम के हिसाब से उपलब्ध इनपुट इमेज का मैप.

उदाहरण

कोड एडिटर (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);

Python सेटअप

Python API के बारे में जानकारी पाने और इंटरैक्टिव डेवलपमेंट के लिए geemap का इस्तेमाल करने के लिए, Python एनवायरमेंट पेज देखें.

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