إشعار: يجب 
إثبات الأهلية للاستخدام غير التجاري لجميع المشاريع غير التجارية المسجّلة لاستخدام Earth Engine قبل 
15 أبريل 2025 من أجل الحفاظ على إمكانية الوصول إليها. إذا لم يتم تأكيد حسابك بحلول 26 سبتمبر 2025، قد يتم تعليق إمكانية الوصول إليه.
  
        
 
       
     
  
  
  
    
  
  
  
    
      ee.ImageCollection.aggregate_max
    
    
      
    
    
      
      تنظيم صفحاتك في مجموعات
    
    
      
      يمكنك حفظ المحتوى وتصنيفه حسب إعداداتك المفضّلة.
    
  
  
      
    
  
  
  
  
  
    
  
  
    
    
    
  
  
تجميع البيانات حسب سمة معيّنة للعناصر في مجموعة، مع احتساب الحدّ الأقصى لقيم السمة المحدّدة.
| الاستخدام | المرتجعات | 
|---|
| ImageCollection.aggregate_max(property) |  | 
| الوسيطة | النوع | التفاصيل | 
|---|
| هذا: collection | FeatureCollection | المجموعة المطلوب تجميعها. | 
| property | سلسلة | السمة التي سيتم استخدامها من كل عنصر في المجموعة | 
  
  
  أمثلة
  
    
  
  
    
    
  
  
  
  
    
    
    
      محرّر الرموز البرمجية (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));
  
    
  
  
    
  
  
  
  
    
  
    
  إعداد Python
  راجِع صفحة 
    بيئة Python للحصول على معلومات حول واجهة برمجة التطبيقات Python واستخدام
    geemap للتطوير التفاعلي.
  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))
  
  
  
  
  
إنّ محتوى هذه الصفحة مرخّص بموجب ترخيص Creative Commons Attribution 4.0 ما لم يُنصّ على خلاف ذلك، ونماذج الرموز مرخّصة بموجب ترخيص Apache 2.0. للاطّلاع على التفاصيل، يُرجى مراجعة سياسات موقع Google Developers. إنّ Java هي علامة تجارية مسجَّلة لشركة Oracle و/أو شركائها التابعين.
  تاريخ التعديل الأخير: 2025-10-30 (حسب التوقيت العالمي المتفَّق عليه)
  
  
  
    
      [null,null,["تاريخ التعديل الأخير: 2025-10-30 (حسب التوقيت العالمي المتفَّق عليه)"],[],[]]