ב-Earth Engine הוספנו
רמות מכסת שימוש לא מסחרי כדי להגן על משאבי מחשוב משותפים ולספק ביצועים מהימנים לכולם. בפרויקטים לא מסחריים נעשה שימוש במסלול Community כברירת מחדל, אבל אפשר לשנות את המסלול של הפרויקט בכל שלב.
Google uses AI technology to translate content into your preferred language. AI translations can contain errors.
ee.Image.sampleRegions
קל לארגן דפים בעזרת אוספים
אפשר לשמור ולסווג תוכן על סמך ההעדפות שלך.
Converts each pixel of an image (at a given scale) that intersects one or more regions to a Feature, returning them as a FeatureCollection. לכל מאפיין פלט תהיה תכונה אחת לכל פס של תמונת הקלט, וגם כל תכונה שצוינה והועתקה ממאפיין הקלט.
הערה: הגיאומטריות יתאימו למרכזי הפיקסלים.
| שימוש | החזרות |
|---|
Image.sampleRegions(collection, properties, scale, projection, tileScale, geometries) | FeatureCollection |
| ארגומנט | סוג | פרטים |
|---|
זה: image | תמונה | התמונה לדגימה. |
collection | FeatureCollection | האזורים שמהם נלקחות הדגימות. |
properties | רשימה, ברירת מחדל: null | רשימת הנכסים להעתקה מכל תכונת קלט. ברירת המחדל היא כל הנכסים שאינם נכסי מערכת. |
scale | מספר ממשי (float), ברירת מחדל: null | קנה מידה נומינלי במטרים של ההטלה לדגימה. אם לא מציינים ערך, נעשה שימוש בסקאלה של הפס הראשון של התמונה. |
projection | תחזית, ברירת מחדל: null | ההטלה שבה יתבצע הדגימה. אם לא מציינים הקרנה, המערכת משתמשת בהקרנה של הפס הראשון של התמונה. אם מציינים את המאפיין הזה בנוסף למאפיין 'קנה מידה', המערכת תשנה את קנה המידה לערך שצוין. |
tileScale | מספר ממשי (float), ברירת מחדל: 1 | גורם לקביעת קנה מידה שמשמש להקטנת הגודל של משבצת צבירת נתונים. שימוש ב-tileScale גדול יותר (למשל 2 או 4) עשוי לאפשר חישובים שגורמים לחריגה מזיכרון עם ברירת המחדל. |
geometries | ערך בוליאני, ברירת מחדל: false | אם הערך הוא True, התוצאות יכללו גיאומטריית נקודה לכל פיקסל שנדגם. אחרת, צורות גיאומטריות יושמטו (כדי לחסוך בזיכרון). |
דוגמאות
Code Editor (JavaScript)
// A Sentinel-2 surface reflectance image.
var img = ee.Image('COPERNICUS/S2_SR/20210109T185751_20210109T185931_T10SEG');
Map.setCenter(-122.503881, 37.765588, 18);
Map.addLayer(img, {bands: ['B11', 'B8', 'B3'], min: 100, max: 4500}, 'img');
// A feature collection with two polygon regions each intersecting 36
// pixels at 10 m scale.
var fcPolygon = ee.FeatureCollection([
ee.Feature(ee.Geometry.Rectangle(
-122.50620929, 37.76502806, -122.50552264, 37.76556663), {id: 0}),
ee.Feature(ee.Geometry.Rectangle(
-122.50530270, 37.76565568, -122.50460533, 37.76619425), {id: 1})
]);
Map.addLayer(fcPolygon, {color: 'yellow'}, 'fcPolygon');
var fcPolygonSamp = img.sampleRegions({
collection: fcPolygon,
scale: 10,
geometries: true
});
// Note that 7 pixels are missing from the sample. If a pixel contains a masked
// band value it will be excluded from the sample. In this case, the TCI_B band
// is masked for each unsampled pixel.
print('A feature per pixel (at given scale) in each region', fcPolygonSamp);
Map.addLayer(fcPolygonSamp, {color: 'purple'}, 'fcPolygonSamp');
// A feature collection with two points intersecting two different pixels.
// This example is included to show the behavior for point geometries. In
// practice, if the feature collection is all points, ee.Image.reduceRegions
// should be used instead to save memory.
var fcPoint = ee.FeatureCollection([
ee.Feature(ee.Geometry.Point([-122.50309256, 37.76605006]), {id: 0}),
ee.Feature(ee.Geometry.Point([-122.50344661, 37.76560903]), {id: 1})
]);
Map.addLayer(fcPoint, {color: 'cyan'}, 'fcPoint');
var fcPointSamp = img.sampleRegions({
collection: fcPoint,
scale: 10
});
print('A feature per point', fcPointSamp);
הגדרה של Python
בדף סביבת Python מפורט מידע על Python API ועל השימוש ב-geemap לפיתוח אינטראקטיבי.
import ee
import geemap.core as geemap
Colab (Python)
# A Sentinel-2 surface reflectance image.
img = ee.Image('COPERNICUS/S2_SR/20210109T185751_20210109T185931_T10SEG')
m = geemap.Map()
m.set_center(-122.503881, 37.765588, 18)
m.add_layer(
img, {'bands': ['B11', 'B8', 'B3'], 'min': 100, 'max': 4500}, 'img'
)
display(m)
# A feature collection with two polygon regions each intersecting 36
# pixels at 10 m scale.
fc_polygon = ee.FeatureCollection([
ee.Feature(
ee.Geometry.Rectangle(
-122.50620929, 37.76502806, -122.50552264, 37.76556663
),
{'id': 0},
),
ee.Feature(
ee.Geometry.Rectangle(
-122.50530270, 37.76565568, -122.50460533, 37.76619425
),
{'id': 1},
),
])
m.add_layer(fc_polygon, {'color': 'yellow'}, 'fc_polygon')
fc_polygon_samp = img.sampleRegions(
collection=fc_polygon, scale=10, geometries=True
)
# Note that 7 pixels are missing from the sample. If a pixel contains a masked
# band value it will be excluded from the sample. In this case, the TCI_B band
# is masked for each unsampled pixel.
display('A feature per pixel (at given scale) in each region', fc_polygon_samp)
m.add_layer(fc_polygon_samp, {'color': 'purple'}, 'fc_polygon_samp')
# A feature collection with two points intersecting two different pixels.
# This example is included to show the behavior for point geometries. In
# practice, if the feature collection is all points, ee.Image.reduceRegions
# should be used instead to save memory.
fc_point = ee.FeatureCollection([
ee.Feature(ee.Geometry.Point([-122.50309256, 37.76605006]), {'id': 0}),
ee.Feature(ee.Geometry.Point([-122.50344661, 37.76560903]), {'id': 1}),
])
m.add_layer(fc_point, {'color': 'cyan'}, 'fc_point')
fc_point_samp = img.sampleRegions(collection=fc_point, scale=10)
display('A feature per point', fc_point_samp)
אלא אם צוין אחרת, התוכן של דף זה הוא ברישיון Creative Commons Attribution 4.0 ודוגמאות הקוד הן ברישיון Apache 2.0. לפרטים, ניתן לעיין במדיניות האתר Google Developers. Java הוא סימן מסחרי רשום של חברת Oracle ו/או של השותפים העצמאיים שלה.
עדכון אחרון: 2026-04-20 (שעון UTC).
[null,null,["עדכון אחרון: 2026-04-20 (שעון UTC)."],[],["The `Image.sampleRegions` method converts image pixels intersecting specified regions into a `FeatureCollection`. Each output feature contains properties from the input image bands and any designated input feature properties. Geometries are snapped to pixel centers. The sampling scale and projection can be specified; otherwise, the image's first band defaults are used. Optionally, geometries of the sampled pixels can be included, and tile scaling can be used for memory management.\n"]]