ee.ImageCollection.sort

Sortiert eine Sammlung nach dem angegebenen Attribut.

Gibt die sortierte Sammlung zurück.

Nutzung	Ausgabe
ImageCollection.sort(property, ascending)	Sammlung

Argument	Typ	Details
So gehts: collection	Sammlung	Die Sammlung.
property	String	Das Attribut, nach dem sortiert werden soll.
ascending	Boolesch, optional	Gibt an, ob in aufsteigender oder absteigender Reihenfolge sortiert werden soll. Der Standardwert ist „true“ (aufsteigend).

Beispiele

Code-Editor (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');

Python einrichten

Informationen zur Python API und zur Verwendung von geemap für die interaktive Entwicklung finden Sie auf der Seite Python-Umgebung.

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