ঘোষণা :
15 এপ্রিল, 2025 এর আগে আর্থ ইঞ্জিন ব্যবহার করার জন্য নিবন্ধিত সমস্ত অবাণিজ্যিক প্রকল্পগুলিকে অবশ্যই আর্থ ইঞ্জিন অ্যাক্সেস বজায় রাখার জন্য
অ-বাণিজ্যিক যোগ্যতা যাচাই করতে হবে।
ee.Image.normalizedDifference
সেভ করা পৃষ্ঠা গুছিয়ে রাখতে 'সংগ্রহ' ব্যবহার করুন
আপনার পছন্দ অনুযায়ী কন্টেন্ট সেভ করুন ও সঠিক বিভাগে রাখুন।
দুটি ব্যান্ডের মধ্যে স্বাভাবিক পার্থক্য গণনা করে। ব্যান্ড ব্যবহার করার জন্য নির্দিষ্ট করা না থাকলে, প্রথম দুটি ব্যান্ড ব্যবহার করুন। স্বাভাবিকীকৃত পার্থক্য (প্রথম − সেকেন্ড) / (প্রথম + দ্বিতীয়) হিসাবে গণনা করা হয়। নোট করুন যে প্রত্যাবর্তিত ইমেজ ব্যান্ডের নাম হল 'nd', ইনপুট ইমেজ বৈশিষ্ট্যগুলি আউটপুট ইমেজে ধরে রাখা হয় না, এবং যেকোনো একটি ইনপুট ব্যান্ডে একটি নেতিবাচক পিক্সেল মান আউটপুট পিক্সেলকে মাস্ক করে দেবে। নেতিবাচক ইনপুট মান মাস্কিং এড়াতে, স্বাভাবিক পার্থক্য গণনা করতে
ee.Image.expression() ব্যবহার করুন।
| ব্যবহার | রিটার্নস | Image. normalizedDifference ( bandNames ) | ছবি |
| যুক্তি | টাইপ | বিস্তারিত | এই: input | ছবি | ইনপুট ইমেজ. |
bandNames | তালিকা, ডিফল্ট: নাল | ব্যান্ড ব্যবহার করার জন্য নির্দিষ্ট নামের একটি তালিকা। যদি নির্দিষ্ট না করা হয়, প্রথম এবং দ্বিতীয় ব্যান্ড ব্যবহার করা হয়। |
উদাহরণ
কোড এডিটর (জাভাস্ক্রিপ্ট)
// A Landsat 8 surface reflectance image.
var img = ee.Image('LANDSAT/LC08/C02/T1_L2/LC08_044034_20210508');
// Calculate normalized difference vegetation index: (NIR - Red) / (NIR + Red).
var nirBand = 'SR_B5';
var redBand = 'SR_B4';
var ndvi = img.normalizedDifference([nirBand, redBand]);
// Display NDVI result on the map.
Map.setCenter(-122.148, 37.377, 11);
Map.addLayer(ndvi, {min: 0, max: 0.5}, 'NDVI'); পাইথন সেটআপ
পাইথন এপিআই এবং ইন্টারেক্টিভ ডেভেলপমেন্টের জন্য geemap ব্যবহার করার জন্য পাইথন এনভায়রনমেন্ট পৃষ্ঠাটি দেখুন।
import ee
import geemap.core as geemap
Colab (পাইথন)
# A Landsat 8 surface reflectance image.
img = ee.Image('LANDSAT/LC08/C02/T1_L2/LC08_044034_20210508')
# Calculate normalized difference vegetation index: (NIR - Red) / (NIR + Red).
nir_band = 'SR_B5'
red_band = 'SR_B4'
ndvi = img.normalizedDifference([nir_band, red_band])
# Display NDVI result on the map.
m = geemap.Map()
m.set_center(-122.148, 37.377, 11)
m.add_layer(ndvi, {'min': 0, 'max': 0.5}, 'NDVI')
m,দুটি ব্যান্ডের মধ্যে স্বাভাবিক পার্থক্য গণনা করে। ব্যান্ড ব্যবহার করার জন্য নির্দিষ্ট করা না থাকলে, প্রথম দুটি ব্যান্ড ব্যবহার করুন। স্বাভাবিকীকৃত পার্থক্য (প্রথম − সেকেন্ড) / (প্রথম + দ্বিতীয়) হিসাবে গণনা করা হয়। নোট করুন যে প্রত্যাবর্তিত ইমেজ ব্যান্ডের নাম হল 'nd', ইনপুট ইমেজ বৈশিষ্ট্যগুলি আউটপুট ইমেজে ধরে রাখা হয় না, এবং যেকোনো একটি ইনপুট ব্যান্ডে একটি নেতিবাচক পিক্সেল মান আউটপুট পিক্সেলকে মাস্ক করে দেবে। নেতিবাচক ইনপুট মান মাস্কিং এড়াতে, স্বাভাবিক পার্থক্য গণনা করতে
ee.Image.expression() ব্যবহার করুন।
| ব্যবহার | রিটার্নস | Image. normalizedDifference ( bandNames ) | ছবি |
| যুক্তি | টাইপ | বিস্তারিত | এই: input | ছবি | ইনপুট ইমেজ. |
bandNames | তালিকা, ডিফল্ট: নাল | ব্যান্ড ব্যবহার করার জন্য নির্দিষ্ট নামের একটি তালিকা। যদি নির্দিষ্ট না করা হয়, প্রথম এবং দ্বিতীয় ব্যান্ড ব্যবহার করা হয়। |
উদাহরণ
কোড এডিটর (জাভাস্ক্রিপ্ট)
// A Landsat 8 surface reflectance image.
var img = ee.Image('LANDSAT/LC08/C02/T1_L2/LC08_044034_20210508');
// Calculate normalized difference vegetation index: (NIR - Red) / (NIR + Red).
var nirBand = 'SR_B5';
var redBand = 'SR_B4';
var ndvi = img.normalizedDifference([nirBand, redBand]);
// Display NDVI result on the map.
Map.setCenter(-122.148, 37.377, 11);
Map.addLayer(ndvi, {min: 0, max: 0.5}, 'NDVI'); পাইথন সেটআপ
পাইথন এপিআই এবং ইন্টারেক্টিভ ডেভেলপমেন্টের জন্য geemap ব্যবহার করার জন্য পাইথন এনভায়রনমেন্ট পৃষ্ঠাটি দেখুন।
import ee
import geemap.core as geemap
Colab (পাইথন)
# A Landsat 8 surface reflectance image.
img = ee.Image('LANDSAT/LC08/C02/T1_L2/LC08_044034_20210508')
# Calculate normalized difference vegetation index: (NIR - Red) / (NIR + Red).
nir_band = 'SR_B5'
red_band = 'SR_B4'
ndvi = img.normalizedDifference([nir_band, red_band])
# Display NDVI result on the map.
m = geemap.Map()
m.set_center(-122.148, 37.377, 11)
m.add_layer(ndvi, {'min': 0, 'max': 0.5}, 'NDVI')
m
অন্য কিছু উল্লেখ না করা থাকলে, এই পৃষ্ঠার কন্টেন্ট Creative Commons Attribution 4.0 License-এর অধীনে এবং কোডের নমুনাগুলি Apache 2.0 License-এর অধীনে লাইসেন্স প্রাপ্ত। আরও জানতে, Google Developers সাইট নীতি দেখুন। Java হল Oracle এবং/অথবা তার অ্যাফিলিয়েট সংস্থার রেজিস্টার্ড ট্রেডমার্ক।
2025-07-24 UTC-তে শেষবার আপডেট করা হয়েছে।
[null,null,["2025-07-24 UTC-তে শেষবার আপডেট করা হয়েছে।"],[[["\u003cp\u003eComputes the normalized difference between two specified or default image bands using the formula (first - second) / (first + second).\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eReturns a single-band image named 'nd' representing the normalized difference.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eInput image properties are not preserved in the output, and negative input values in either band result in masked output pixels.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003e\u003ccode\u003eee.Image.expression()\u003c/code\u003e is recommended for handling negative input values and avoiding masking.\u003c/p\u003e\n"]]],[],null,["# ee.Image.normalizedDifference\n\nComputes the normalized difference between two bands. If the bands to use are not specified, uses the first two bands. The normalized difference is computed as (first − second) / (first + second). Note that the returned image band name is 'nd', the input image properties are not retained in the output image, and a negative pixel value in either input band will cause the output pixel to be masked. To avoid masking negative input values, use `ee.Image.expression()` to compute normalized difference.\n\n\u003cbr /\u003e\n\n| Usage | Returns |\n|---------------------------------------------|---------|\n| Image.normalizedDifference`(`*bandNames*`)` | Image |\n\n| Argument | Type | Details |\n|---------------|---------------------|-----------------------------------------------------------------------------------------------------|\n| this: `input` | Image | The input image. |\n| `bandNames` | List, default: null | A list of names specifying the bands to use. If not specified, the first and second bands are used. |\n\nExamples\n--------\n\n### Code Editor (JavaScript)\n\n```javascript\n// A Landsat 8 surface reflectance image.\nvar img = ee.Image('LANDSAT/LC08/C02/T1_L2/LC08_044034_20210508');\n\n// Calculate normalized difference vegetation index: (NIR - Red) / (NIR + Red).\nvar nirBand = 'SR_B5';\nvar redBand = 'SR_B4';\nvar ndvi = img.normalizedDifference([nirBand, redBand]);\n\n// Display NDVI result on the map.\nMap.setCenter(-122.148, 37.377, 11);\nMap.addLayer(ndvi, {min: 0, max: 0.5}, 'NDVI');\n```\nPython setup\n\nSee the [Python Environment](/earth-engine/guides/python_install) page for information on the Python API and using\n`geemap` for interactive development. \n\n```python\nimport ee\nimport geemap.core as geemap\n```\n\n### Colab (Python)\n\n```python\n# A Landsat 8 surface reflectance image.\nimg = ee.Image('LANDSAT/LC08/C02/T1_L2/LC08_044034_20210508')\n\n# Calculate normalized difference vegetation index: (NIR - Red) / (NIR + Red).\nnir_band = 'SR_B5'\nred_band = 'SR_B4'\nndvi = img.normalizedDifference([nir_band, red_band])\n\n# Display NDVI result on the map.\nm = geemap.Map()\nm.set_center(-122.148, 37.377, 11)\nm.add_layer(ndvi, {'min': 0, 'max': 0.5}, 'NDVI')\nm\n```"]]
