ee.Image.sampleRegions

Bir veya daha fazla bölgeyle kesişen bir resmin her pikselini (belirli bir ölçekte) bir özelliğe dönüştürür ve bunları FeatureCollection olarak döndürür. Her çıkış özelliği, giriş görüntüsünün her bandı için bir özelliğe ve giriş özelliğinden kopyalanan belirtilen özelliklere sahip olur.

Geometrilerin piksel merkezlerine sabitleneceğini unutmayın.

Kullanım	İadeler
Image.sampleRegions(collection, properties, scale, projection, tileScale, geometries)	FeatureCollection

Bağımsız Değişken	Tür	Ayrıntılar
bu: image	Resim	Örnek alınacak resim.
collection	FeatureCollection	Örnekleme yapılacak bölgeler.
properties	Liste, varsayılan: null	Her giriş özelliğinden kopyalanacak özelliklerin listesi. Varsayılan olarak sistem dışı tüm özellikler gösterilir.
scale	Ondalık sayı, varsayılan: null	Örnekleme yapılacak projeksiyonun metre cinsinden nominal ölçeği. Belirtilmezse resmin ilk bandının ölçeği kullanılır.
projection	Projeksiyon, varsayılan: null	Örnekleme yapılacak projeksiyon. Belirtilmezse görüntünün ilk bandının projeksiyonu kullanılır. Ölçeğe ek olarak belirtilirse belirtilen ölçeğe göre yeniden ölçeklendirilir.
tileScale	Ondalık sayı, varsayılan: 1	Toplama kutucuğu boyutunu küçültmek için kullanılan ölçeklendirme faktörü.Daha büyük bir tileScale (ör. 2 veya 4) varsayılan değerle belleğin tükenmesine neden olan hesaplamaları etkinleştirebilir.
geometries	Boole değeri, varsayılan: false	Doğruysa sonuçlar, örneklenen her piksel için bir nokta geometrisi içerir. Aksi takdirde, geometriler atlanır (bellek tasarrufu sağlanır).

Örnekler

Kod Düzenleyici (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);

Python kurulumu

Python API'si ve etkileşimli geliştirme için geemap kullanımı hakkında bilgi edinmek üzere Python Ortamı sayfasına bakın.

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)