אנחנו משיקים ב-Earth Engine
רמות מכסה לשימוש לא מסחרי כדי להגן על משאבי מחשוב משותפים ולהבטיח ביצועים אמינים לכולם. כל הפרויקטים הלא מסחריים יצטרכו לבחור רמת מכסת שימוש עד
27 באפריל 2026, אחרת הם ישתמשו ברמת הקהילה כברירת מחדל. המיכסות לפי רמה ייכנסו לתוקף בכל הפרויקטים (ללא קשר לתאריך הבחירה של הרמה) ב-
27 באפריל 2026.
מידע נוסף
ee.ImageCollection.aggregate_count_distinct
קל לארגן דפים בעזרת אוספים
אפשר לשמור ולסווג תוכן על סמך ההעדפות שלך.
Aggregates over a given property of the objects in a collection, calculating the number of distinct values for the selected property.
| שימוש | החזרות |
|---|
ImageCollection.aggregate_count_distinct(property) | מספר |
| ארגומנט | סוג | פרטים |
|---|
זה: collection | FeatureCollection | האוסף לצבירה. |
property | מחרוזת | המאפיין שבו רוצים להשתמש מכל רכיב באוסף. |
דוגמאות
עורך הקוד (JavaScript)
// A Lansat 8 TOA image collection for a specific year and location.
var col = ee.ImageCollection("LANDSAT/LC08/C02/T1_TOA")
.filterBounds(ee.Geometry.Point([-122.073, 37.188]))
.filterDate('2018', '2019');
// An image property of interest, percent cloud cover in this case.
var prop = 'CLOUD_COVER';
// Use ee.ImageCollection.aggregate_* functions to fetch information about
// values of a selected property across all images in the collection. For
// example, produce a list of all values, get counts, and calculate statistics.
print('List of property values', col.aggregate_array(prop));
print('Count of property values', col.aggregate_count(prop));
print('Count of distinct property values', col.aggregate_count_distinct(prop));
print('First collection element property value', col.aggregate_first(prop));
print('Histogram of property values', col.aggregate_histogram(prop));
print('Min of property values', col.aggregate_min(prop));
print('Max of property values', col.aggregate_max(prop));
// The following methods are applicable to numerical properties only.
print('Mean of property values', col.aggregate_mean(prop));
print('Sum of property values', col.aggregate_sum(prop));
print('Product of property values', col.aggregate_product(prop));
print('Std dev (sample) of property values', col.aggregate_sample_sd(prop));
print('Variance (sample) of property values', col.aggregate_sample_var(prop));
print('Std dev (total) of property values', col.aggregate_total_sd(prop));
print('Variance (total) of property values', col.aggregate_total_var(prop));
print('Summary stats of property values', col.aggregate_stats(prop));
// Note that if the property is formatted as a string, min and max will
// respectively return the first and last values according to alphanumeric
// order of the property values.
var propString = 'LANDSAT_SCENE_ID';
print('List of property values (string)', col.aggregate_array(propString));
print('Min of property values (string)', col.aggregate_min(propString));
print('Max of property values (string)', col.aggregate_max(propString));
הגדרת Python
מידע על Python API ועל שימוש ב-geemap לפיתוח אינטראקטיבי מופיע בדף
Python Environment.
import ee
import geemap.core as geemap
Colab (Python)
# A Lansat 8 TOA image collection for a specific year and location.
col = ee.ImageCollection("LANDSAT/LC08/C02/T1_TOA").filterBounds(
ee.Geometry.Point([-122.073, 37.188])).filterDate('2018', '2019')
# An image property of interest, percent cloud cover in this case.
prop = 'CLOUD_COVER'
# Use ee.ImageCollection.aggregate_* functions to fetch information about
# values of a selected property across all images in the collection. For
# example, produce a list of all values, get counts, and calculate statistics.
display('List of property values:', col.aggregate_array(prop))
display('Count of property values:', col.aggregate_count(prop))
display('Count of distinct property values:',
col.aggregate_count_distinct(prop))
display('First collection element property value:', col.aggregate_first(prop))
display('Histogram of property values:', col.aggregate_histogram(prop))
display('Min of property values:', col.aggregate_min(prop))
display('Max of property values:', col.aggregate_max(prop))
# The following methods are applicable to numerical properties only.
display('Mean of property values:', col.aggregate_mean(prop))
display('Sum of property values:', col.aggregate_sum(prop))
display('Product of property values:', col.aggregate_product(prop))
display('Std dev (sample) of property values:', col.aggregate_sample_sd(prop))
display('Variance (sample) of property values:', col.aggregate_sample_var(prop))
display('Std dev (total) of property values:', col.aggregate_total_sd(prop))
display('Variance (total) of property values:', col.aggregate_total_var(prop))
display('Summary stats of property values:', col.aggregate_stats(prop))
# Note that if the property is formatted as a string, min and max will
# respectively return the first and last values according to alphanumeric
# order of the property values.
prop_string = 'LANDSAT_SCENE_ID'
display('List of property values (string):', col.aggregate_array(prop_string))
display('Min of property values (string):', col.aggregate_min(prop_string))
display('Max of property values (string):', col.aggregate_max(prop_string))
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: 2025-10-30 (שעון UTC).
[null,null,["עדכון אחרון: 2025-10-30 (שעון UTC)."],[],["The core functionality involves using `aggregate_*` functions on an `ImageCollection` to analyze a specific property. The `aggregate_count_distinct(property)` method returns the number of unique values for a given property across all images in the collection. Other functions include retrieving a list of property values, count of all values, first value, min/max, histogram, and statistical measures like mean, sum, variance, and standard deviation. The provided examples use cloud cover and scene ID properties for demonstration.\n"]]