ee.Image.reduceRegions

Aplica un reductor en el área de cada componente de la colección determinada.

El reductor debe tener la misma cantidad de entradas que la imagen de entrada tiene bandas.

Muestra los atributos de entrada, cada uno aumentado con las salidas del reductor correspondientes.

UsoMuestra
Image.reduceRegions(collection, reducer, scale, crs, crsTransform, tileScale, maxPixelsPerRegion)FeatureCollection
ArgumentoTipoDetalles
esto: imageImagenLa imagen que se reducirá.
collectionFeatureCollectionLos atributos que se reducirán.
reducerReductorEl reductor que se aplicará.
scaleNúmero de punto flotante, predeterminado: nuloEs una escala nominal en metros de la proyección en la que se trabajará.
crsProyección, valor predeterminado: nuloEs la proyección en la que se trabajará. Si no se especifica, se usa la proyección de la primera banda de la imagen. Si se especifica además de la escala, se vuelve a escalar a la escala especificada.
crsTransformLista, valor predeterminado: nuloLa lista de valores de transformación del CRS. Esta es una ordenación de filas principales de la matriz de transformación 3 × 2. Esta opción es mutuamente excluyente con "escala" y reemplazará cualquier transformación ya establecida en la proyección.
tileScaleNúmero de punto flotante, predeterminado: 1Es un factor de escalamiento que se usa para reducir el tamaño de la tarjeta de agregación. Si usas un valor de tileScale más alto (p. ej., 2 o 4) pueden habilitar cálculos que se quedan sin memoria con la configuración predeterminada.
maxPixelsPerRegionLargo, predeterminado: nuloEs la cantidad máxima de píxeles que se pueden reducir por región.

Ejemplos

Editor de código (JavaScript)

// A Landsat 8 SR image with SWIR1, NIR, and green bands.
var img = ee.Image('LANDSAT/LC08/C02/T1_L2/LC08_044034_20210508')
              .select(['SR_B6', 'SR_B5', 'SR_B3']);

// Santa Cruz Mountains ecoregions feature collection.
var regionCol = ee.FeatureCollection('EPA/Ecoregions/2013/L4')
                    .filter('us_l4name == "Santa Cruz Mountains" || ' +
                            'us_l4name == "San Mateo Coastal Hills" || ' +
                            'us_l4name == "Leeward Hills"');

// Display layers on the map.
Map.setCenter(-122.08, 37.22, 9);
Map.addLayer(img, {min: 10000, max: 20000}, 'Landsat image');
Map.addLayer(regionCol, {color: 'white'}, 'Santa Cruz Mountains ecoregions');

// Calculate median band values within Santa Cruz Mountains ecoregions. It is
// good practice to explicitly define "scale" (or "crsTransform") and "crs"
// parameters of the analysis to avoid unexpected results from undesired
// defaults when e.g. reducing a composite image.
var stats = img.reduceRegions({
  collection: regionCol,
  reducer: ee.Reducer.median(),
  scale: 30,  // meters
  crs: 'EPSG:3310',  // California Albers projection
});

// The input feature collection is returned with new properties appended.
// The new properties are the outcome of the region reduction per image band,
// for each feature in the collection. Region reduction property names
// are the same as the input image band names.
print('Median band values, Santa Cruz Mountains ecoregions', stats);

// You can combine reducers to calculate e.g. mean and standard deviation
// simultaneously. The resulting property names are the concatenation of the
// band names and statistic names, separated by an underscore.
var reducer = ee.Reducer.mean().combine({
  reducer2: ee.Reducer.stdDev(),
  sharedInputs: true
});
var multiStats = img.reduceRegions({
  collection: regionCol,
  reducer: reducer,
  scale: 30,
  crs: 'EPSG:3310',
});
print('Mean & SD band values, Santa Cruz Mountains ecoregions', multiStats);

Configuración de Python

Consulta la página Entorno de Python para obtener información sobre la API de Python y el uso de geemap para el desarrollo interactivo.

import ee
import geemap.core as geemap

Colab (Python)

# A Landsat 8 SR image with SWIR1, NIR, and green bands.
img = ee.Image('LANDSAT/LC08/C02/T1_L2/LC08_044034_20210508').select(
    ['SR_B6', 'SR_B5', 'SR_B3']
)

# Santa Cruz Mountains ecoregions feature collection.
region_col = ee.FeatureCollection('EPA/Ecoregions/2013/L4').filter(
    'us_l4name == "Santa Cruz Mountains" || '
    + 'us_l4name == "San Mateo Coastal Hills" || '
    + 'us_l4name == "Leeward Hills"'
)

# Display layers on the map.
m = geemap.Map()
m.set_center(-122.08, 37.22, 9)
m.add_layer(img, {'min': 10000, 'max': 20000}, 'Landsat image')
m.add_layer(
    region_col, {'color': 'white'}, 'Santa Cruz Mountains ecoregions'
)
display(m)

# Calculate median band values within Santa Cruz Mountains ecoregions. It is
# good practice to explicitly define "scale" (or "crsTransform") and "crs"
# parameters of the analysis to avoid unexpected results from undesired
# defaults when e.g. reducing a composite image.
stats = img.reduceRegions(
    collection=region_col,
    reducer=ee.Reducer.median(),
    scale=30,  # meters
    crs='EPSG:3310',  # California Albers projection
)

# The input feature collection is returned with new properties appended.
# The new properties are the outcome of the region reduction per image band,
# for each feature in the collection. Region reduction property names
# are the same as the input image band names.
display('Median band values, Santa Cruz Mountains ecoregions', stats)

# You can combine reducers to calculate e.g. mean and standard deviation
# simultaneously. The resulting property names are the concatenation of the
# band names and statistic names, separated by an underscore.
reducer = ee.Reducer.mean().combine(
    reducer2=ee.Reducer.stdDev(), sharedInputs=True
)
multi_stats = img.reduceRegions(
    collection=region_col,
    reducer=reducer,
    scale=30,
    crs='EPSG:3310',
)
display('Mean & SD band values, Santa Cruz Mountains ecoregions', multi_stats)