ee.ImageCollection.sort

ترتيب مجموعة حسب السمة المحدّدة

تعرض هذه الدالة المجموعة المصنّفة.

الاستخدام	المرتجعات
ImageCollection.sort(property, ascending)	مجموعة

الوسيطة	النوع	التفاصيل
هذا: collection	مجموعة	مثيل المجموعة
property	سلسلة	السمة التي سيتم الترتيب حسبها
ascending	قيمة منطقية، اختيارية	لتحديد ما إذا كان سيتم الترتيب تصاعديًا أو تنازليًا القيمة التلقائية هي "صحيح" (ترتيب تصاعدي).

أمثلة

محرّر الرموز البرمجية (JavaScript)

// A Landsat 8 TOA image collection (2 months of images at a specific point).
var col = ee.ImageCollection('LANDSAT/LC08/C02/T1_TOA')
  .filterBounds(ee.Geometry.Point(-90.70, 34.71))
  .filterDate('2020-07-01', '2020-09-01');
print('Collection', col);

// Sort the collection in ASCENDING order of image cloud cover.
var colCldSortAsc = col.sort('CLOUD_COVER');
print('Cloud cover ascending', colCldSortAsc);

// Display the image with the least cloud cover.
var visParams = {
  bands: ['B4', 'B3', 'B2'],
  min: 0.01,
  max: 0.25
};
Map.setCenter(-90.70, 34.71, 9);
Map.addLayer(colCldSortAsc.first(), visParams, 'Least cloudy');

// Sort the collection in DESCENDING order of image cloud cover.
var colCldSortDesc = col.sort('CLOUD_COVER', false);
print('Cloud cover descending', colCldSortDesc);

// Display the image with the most cloud cover.
Map.addLayer(colCldSortDesc.first(), visParams, 'Most cloudy');

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 Landsat 8 TOA image collection (2 months of images at a specific point).
col = (
    ee.ImageCollection('LANDSAT/LC08/C02/T1_TOA')
    .filterBounds(ee.Geometry.Point(-90.70, 34.71))
    .filterDate('2020-07-01', '2020-09-01')
)
display('Collection', col)

# Sort the collection in ASCENDING order of image cloud cover.
col_cld_sort_asc = col.sort('CLOUD_COVER')
display('Cloud cover ascending', col_cld_sort_asc)

# Display the image with the least cloud cover.
vis_params = {'bands': ['B4', 'B3', 'B2'], 'min': 0.01, 'max': 0.25}
m = geemap.Map()
m.set_center(-90.70, 34.71, 9)
m.add_layer(col_cld_sort_asc.first(), vis_params, 'Least cloudy')

# Sort the collection in DESCENDING order of image cloud cover.
col_cld_sort_desc = col.sort('CLOUD_COVER', False)
display('Cloud cover descending', col_cld_sort_desc)

# Display the image with the most cloud cover.
m.add_layer(col_cld_sort_desc.first(), vis_params, 'Most cloudy')
m