お知らせ: 2025 年 4 月 15 日より前に Earth Engine の使用を登録したすべての非商用プロジェクトは、Earth Engine へのアクセスを維持するために非商用目的での利用資格を確認する必要があります。

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ee.Image.reduceRegions

指定されたコレクション内の各対象物のエリアにリデューサーを適用します。

レジューサーの入力数は、入力画像のバンドの数と同じにする必要があります。

各入力特徴が対応するレジューサー出力で拡張された入力特徴を返します。

用途	戻り値
`Image.reduceRegions(collection, reducer, scale, crs, crsTransform, tileScale, maxPixelsPerRegion)`	FeatureCollection

引数	タイプ	詳細
this: `image`	画像	縮小する画像。
`collection`	FeatureCollection	減らす特徴量。
`reducer`	レデューサ	適用するレデューサ。
`scale`	浮動小数点数、デフォルト: null	作業する投影の公称スケール（メートル単位）。
`crs`	投影、デフォルト: null	使用する投影。指定しない場合、画像の最初のバンドのプロジェクションが使用されます。スケールに加えて指定した場合は、指定されたスケールに再スケーリングされます。
`crsTransform`	リスト、デフォルト: null	CRS 変換値のリスト。これは、3x2 変換行列の行優先の順序です。このオプションは「scale」と相互に排他的であり、投影にすでに設定されている変換を置き換えます。
`tileScale`	浮動小数点数、デフォルト: 1	集計タイルサイズを小さくするために使用されるスケーリングファクタ。大きな tileScale（2 または 4）では、デフォルトではメモリ不足になる計算が有効になる可能性があります。
`maxPixelsPerRegion`	Long、デフォルト: null	リージョンあたり削減するピクセルの最大数。

例

コードエディタ（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);

Python の設定

Python API とインタラクティブな開発での geemap の使用については、 Python 環境のページをご覧ください。

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)

ee.Image.reduceRegions コレクションでコンテンツを整理 必要に応じて、コンテンツの保存と分類を行います。

例

コードエディタ（JavaScript）

Colab（Python）

ee.Image.reduceRegions