ui.Chart.image মডিউলটিতে অঞ্চল(গুলি) দ্বারা Image অবজেক্টগুলি হ্রাস করার জন্য এবং ফলাফলগুলি থেকে চার্ট রেন্ডার করার জন্য ফাংশনের একটি সেট রয়েছে৷ ফাংশনের পছন্দ চার্টে ডেটার বিন্যাস নির্ধারণ করে, অর্থাৎ, x- এবং y-অক্ষের মানগুলিকে কী সংজ্ঞায়িত করে এবং কী সিরিজকে সংজ্ঞায়িত করে। আপনার উদ্দেশ্যের জন্য সর্বোত্তম ফাংশন এবং চার্টের ধরন নির্ধারণ করতে নিম্নলিখিত ফাংশন বর্ণনা এবং উদাহরণগুলি ব্যবহার করুন।
চার্ট ফাংশন
প্রতিটি ফাংশন একটি চার্টে চিত্র অঞ্চল হ্রাস ফলাফলকে কীভাবে সাজায় তা বোঝার জন্য একটি ভিজ্যুয়াল গাইড হিসাবে নিম্নলিখিত প্লট ডায়াগ্রামগুলি ব্যবহার করুন; অর্থাৎ, কোন উপাদান x মান, y মান এবং সিরিজকে সংজ্ঞায়িত করে।
হ্রাস অঞ্চলগুলি x-অক্ষ বরাবর প্লট করা হয়, একটি নির্বাচিত বৈশিষ্ট্য বৈশিষ্ট্যের মান দ্বারা লেবেল করা হয়। সিরিজ ব্যান্ড নাম দ্বারা সংজ্ঞায়িত করা হয় যার অঞ্চল হ্রাস ফলাফল y-অক্ষ বরাবর প্লট করা হয়।
ব্যান্ডগুলি x-অক্ষ বরাবর প্লট করা হয়। সিরিজ একটি বৈশিষ্ট্য বৈশিষ্ট্য মান দ্বারা লেবেল করা হয়. সংশ্লিষ্ট সিরিজ বৈশিষ্ট্যের জ্যামিতি দ্বারা সংজ্ঞায়িত অঞ্চলের হ্রাস y-অক্ষ বরাবর প্লট করা হয়েছে।
ডেটা ব্যান্ডগুলি x-অক্ষ বরাবর প্লট করা হয়। সিরিজ একটি ক্লাস ব্যান্ডে অনন্য মান দ্বারা প্রতিনিধিত্ব করা হয়. Y-অক্ষ অবস্থান প্রতিটি সিরিজ রচনা করা পিক্সেলের জন্য অঞ্চল হ্রাস ফলাফল দ্বারা সংজ্ঞায়িত করা হয়।
নির্বাচিত ব্যান্ডের মানের জন্য ফ্রিকোয়েন্সি হিস্টোগ্রাম।
- X-অক্ষ : নির্বাচিত ব্যান্ডের মানগুলির জন্য হিস্টোগ্রাম বালতি
- Y-অক্ষ : প্রতিটি হিস্টোগ্রাম বালতির জন্য যোগ্য পিক্সেলের ফ্রিকোয়েন্সি
উদাহরণ ডেটা
নিম্নলিখিত উদাহরণগুলি তিনটি ইকোরিজিয়ন বৈশিষ্ট্যের সমন্বয়ে গঠিত একটি FeatureCollection উপর নির্ভর করে যা চিত্রের ডেটা হ্রাস করার জন্য অঞ্চলগুলিকে সংজ্ঞায়িত করে৷ Image ডেটা হল PRISM জলবায়ু স্বাভাবিক, যেখানে ব্যান্ডগুলি প্রতি মাসে জলবায়ু পরিবর্তনশীল বর্ণনা করে; যেমন, জুলাই বৃষ্টিপাত বা জানুয়ারি মানে তাপমাত্রা। কিভাবে এই সম্পদ তৈরি করা হয়েছে জানুন .
ui.Chart.image.byRegion
কলাম চার্ট
এই উদাহরণে, গড় মাসিক তাপমাত্রার প্রতিনিধিত্বকারী ইমেজ ব্যান্ডগুলি তিনটি ইকোরিজিয়নের প্রতিটিকে ছেদকারী পিক্সেলগুলির মধ্যে গড় হিসাবে হ্রাস করা হয়। ফলাফলগুলি ইকোরিজিয়ন দ্বারা প্রতি মাসে কলাম হিসাবে প্লট করা হয়, যেখানে কলামের উচ্চতা সংশ্লিষ্ট গড় মাসিক তাপমাত্রা নির্দেশ করে।
কোড এডিটর (জাভাস্ক্রিপ্ট)
// Import the example feature collection. var ecoregions = ee.FeatureCollection('projects/google/charts_feature_example'); // Load PRISM climate normals image collection; convert images to bands. var normClim = ee.ImageCollection('OREGONSTATE/PRISM/Norm81m').toBands(); // Define the chart and print it to the console. var chart = ui.Chart.image .byRegion({ image: normClim.select('[0-9][0-9]_tmean'), regions: ecoregions, reducer: ee.Reducer.mean(), scale: 500, xProperty: 'label' }) .setSeriesNames([ 'Jan', 'Feb', 'Mar', 'Apr', 'May', 'Jun', 'Jul', 'Aug', 'Sep', 'Oct', 'Nov', 'Dec' ]) .setChartType('ColumnChart') .setOptions({ title: 'Average Monthly Temperature by Ecoregion', hAxis: {title: 'Ecoregion', titleTextStyle: {italic: false, bold: true}}, vAxis: { title: 'Temperature (°C)', titleTextStyle: {italic: false, bold: true} }, colors: [ '604791', '1d6b99', '39a8a7', '0f8755', '76b349', 'f0af07', 'e37d05', 'cf513e', '96356f', '724173', '9c4f97', '696969' ] }); print(chart);
বার চার্ট
.setChartType() ইনপুট 'ColumnChart' থেকে 'BarChart' এ পরিবর্তন করে পূর্ববর্তী কলাম চার্টটি বার চার্ট হিসেবে রেন্ডার করা যেতে পারে।
var chart = ui.Chart.image .byRegion({ image: normClim.select('[0-9][0-9]_tmean'), regions: ecoregions, reducer: ee.Reducer.mean(), scale: 500, xProperty: 'label' }) .setSeriesNames([ 'Jan', 'Feb', 'Mar', 'Apr', 'May', 'Jun', 'Jul', 'Aug', 'Sep', 'Oct', 'Nov', 'Dec' ]) .setChartType('BarChart') .setOptions({ title: 'Average Monthly Temperature by Ecoregion', hAxis: { title: 'Temperature (°C)', titleTextStyle: {italic: false, bold: true} }, vAxis: {title: 'Ecoregion', titleTextStyle: {italic: false, bold: true}}, colors: [ '604791', '1d6b99', '39a8a7', '0f8755', '76b349', 'f0af07', 'e37d05', 'cf513e', '96356f', '724173', '9c4f97', '696969' ] });
স্তুপীকৃত কলাম চার্ট
isStacked চার্ট বিকল্পটি সুনির্দিষ্ট করে যে চার্ট কলামগুলি স্ট্যাক করা হয়েছে কিনা। স্ট্যাকিংয়ের জন্য বেশ কয়েকটি বিকল্প দেওয়া হয়েছে। নিম্নলিখিত উদাহরণগুলি 'absolute' এবং 'relative' বিকল্পগুলির ব্যবহার প্রদর্শন করে।
পরম
একটি পরম স্তুপীকৃত বার চার্ট একটি অবদানকারী শ্রেণীগত পরিবর্তনশীল সিরিজের বৃদ্ধি দ্বারা একটি সংখ্যাসূচক ভেরিয়েবলের মোট সম্পর্কিত করে। উদাহরণ স্বরূপ, এই উদাহরণে, ইকোরিজিয়নের মাধ্যমে এক বছরের মধ্যে মাসিক বৃষ্টিপাতের সঞ্চয় হিসাবে মোট বৃষ্টিপাতের পরিকল্পনা করা হয়েছে। মাসিক বৃষ্টিপাতের টোটাল ইমেজ ব্যান্ড থেকে প্রাপ্ত হয়, যেখানে প্রতিটি ব্যান্ড একটি নির্দিষ্ট মাসের জন্য গড় মোট বৃষ্টিপাতের একটি গ্রিডকে প্রতিনিধিত্ব করে, পিক্সেল তিনটি ইকোরিজিয়নের প্রতিটিকে ছেদ করার গড় পর্যন্ত হ্রাস করে। ফলাফলগুলিকে পরম মান হিসাবে ফর্ম্যাট করতে isStacked চার্ট বিকল্পটি 'absolute' এ সেট করা হয়েছে।
কোড এডিটর (জাভাস্ক্রিপ্ট)
// Import the example feature collection. var ecoregions = ee.FeatureCollection('projects/google/charts_feature_example'); // Load PRISM climate normals image collection; convert images to bands. var normClim = ee.ImageCollection('OREGONSTATE/PRISM/Norm81m').toBands(); // Define the chart and print it to the console. var chart = ui.Chart.image .byRegion({ image: normClim.select('[0-9][0-9]_ppt'), regions: ecoregions, reducer: ee.Reducer.mean(), scale: 500, xProperty: 'label' }) .setSeriesNames([ 'Jan', 'Feb', 'Mar', 'Apr', 'May', 'Jun', 'Jul', 'Aug', 'Sep', 'Oct', 'Nov', 'Dec' ]) .setChartType('ColumnChart') .setOptions({ title: 'Average Monthly Precipitation by Ecoregion', hAxis: {title: 'Ecoregion', titleTextStyle: {italic: false, bold: true}}, vAxis: { title: 'Precipitation (mm)', titleTextStyle: {italic: false, bold: true} }, colors: [ '604791', '1d6b99', '39a8a7', '0f8755', '76b349', 'f0af07', 'e37d05', 'cf513e', '96356f', '724173', '9c4f97', '696969' ], isStacked: 'absolute' }); print(chart);
আপেক্ষিক
isStacked চার্ট বিকল্পটিকে 'absolute' থেকে 'relative' এ পরিবর্তন করে পূর্ববর্তী পরম স্ট্যাকড বার চার্টটিকে একটি আপেক্ষিক স্ট্যাকড বার চার্টে রূপান্তর করুন। একটি আপেক্ষিক স্তুপীকৃত বার চার্ট একটি সংখ্যাগত পরিবর্তনশীলের মোটের সাথে শ্রেণীগত পরিবর্তনশীল সিরিজের অবদানের অনুপাতকে সম্পর্কিত করে। উদাহরণস্বরূপ, এই উদাহরণে, বার্ষিক মোট বৃষ্টিপাতের একটি অনুপাত হিসাবে মাসিক বৃষ্টিপাতকে ইকোরিজিয়ন দ্বারা প্লট করা হয়েছে।
var chart = ui.Chart.image .byRegion({ image: normClim.select('[0-9][0-9]_ppt'), regions: ecoregions, reducer: ee.Reducer.mean(), scale: 500, xProperty: 'label' }) .setSeriesNames([ 'Jan', 'Feb', 'Mar', 'Apr', 'May', 'Jun', 'Jul', 'Aug', 'Sep', 'Oct', 'Nov', 'Dec' ]) .setChartType('ColumnChart') .setOptions({ title: 'Average Monthly Precipitation by Ecoregion', hAxis: {title: 'Ecoregion', titleTextStyle: {italic: false, bold: true}}, vAxis: { title: 'Precipitation (mm)', titleTextStyle: {italic: false, bold: true} }, colors: [ '604791', '1d6b99', '39a8a7', '0f8755', '76b349', 'f0af07', 'e37d05', 'cf513e', '96356f', '724173', '9c4f97', '696969' ], isStacked: 'relative' });
স্ক্যাটার চার্ট
কলোরাডো রাজ্যের অবস্থানগুলির একটি এলোমেলো নমুনার জন্য জানুয়ারি এবং জুলাইয়ের গড় তাপমাত্রা উচ্চতার একটি ফাংশন হিসাবে প্লট করা হয়েছে। একটি DEM sample ফাংশন ব্যবহার করে নমুনা করা হয় যা একটি জ্যামিতি এবং উচ্চতা বৈশিষ্ট্য সহ একটি FeatureCollection প্রদান করে। তারপরে ui.Chart.image.byRegion ফাংশনের regions প্যারামিটারের আর্গুমেন্ট হিসাবে প্রাপ্ত FeatureCollection ব্যবহার করা হয়। ইনপুট জলবায়ু স্বাভাবিক চিত্রের নির্বাচিত ব্যান্ড দ্বারা সিরিজ সংজ্ঞায়িত করা হয়।
কোড এডিটর (জাভাস্ক্রিপ্ট)
// Load SRTM elevation data. var elev = ee.Image('CGIAR/SRTM90_V4').select('elevation'); // Subset Colorado from the TIGER States feature collection. var colorado = ee.FeatureCollection('TIGER/2018/States') .filter(ee.Filter.eq('NAME', 'Colorado')); // Draw a random sample of elevation points from within Colorado. var samp = elev.sample( {region: colorado, scale: 30, numPixels: 500, geometries: true}); // Load PRISM climate normals image collection; convert images to bands. var normClim = ee.ImageCollection('OREGONSTATE/PRISM/Norm81m').toBands(); // Define the chart and print it to the console. var chart = ui.Chart.image .byRegion({ image: normClim.select(['01_tmean', '07_tmean']), regions: samp, reducer: ee.Reducer.mean(), scale: 500, xProperty: 'elevation' }) .setSeriesNames(['Jan', 'Jul']) .setChartType('ScatterChart') .setOptions({ title: 'Average Monthly Colorado Temperature by Elevation', hAxis: { title: 'Elevation (m)', titleTextStyle: {italic: false, bold: true} }, vAxis: { title: 'Temperature (°C)', titleTextStyle: {italic: false, bold: true} }, pointSize: 4, dataOpacity: 0.6, colors: ['1d6b99', 'cf513e'], }); print(chart);
কম্বো চার্ট
একটি ee.FeatureCollection কালেকশনে তিনটি ইকোরিজিয়নের জন্য, জুনের জন্য সংশ্লিষ্ট গড় তাপমাত্রা এবং বৃষ্টিপাতের পরিকল্পনা করা হয়েছে। ফলাফলগুলি একটি চিত্রের অঞ্চল হ্রাস থেকে প্রাপ্ত হয় যেখানে প্রতিটি ব্যান্ড জলবায়ু স্বাভাবিকের একটি গ্রিড যা মাসিক বৃষ্টিপাত এবং তাপমাত্রা বর্ণনা করে; জুনের তাপমাত্রা এবং বৃষ্টিপাতের প্রতিনিধিত্বকারী ব্যান্ডগুলি উপসেট। যেহেতু বৃষ্টিপাত এবং তাপমাত্রা বিভিন্ন ইউনিটে থাকে, তাই series এবং vAxes বিকল্পগুলি সেট করে দুটি y-অক্ষ ব্যবহার করা হয়। কোন ভেরিয়েবলটি ডান এবং বাম y-অক্ষে প্লট করা হয়েছে তা নির্ধারণ করতে series.targetAxisIndex বিকল্পের ব্যবহার নোট করুন। সিরিজ-নির্দিষ্ট চিহ্ন (বিন্দু এবং কলাম) ব্যবহার করা হয় আরও সহজে দুটি ভেরিয়েবলকে আলাদা আলাদা ইউনিট হিসেবে আলাদা করতে।
কোড এডিটর (জাভাস্ক্রিপ্ট)
// Import the example feature collection. var ecoregions = ee.FeatureCollection('projects/google/charts_feature_example'); // Load PRISM climate normals image collection; convert images to bands. var normClim = ee.ImageCollection('OREGONSTATE/PRISM/Norm81m').toBands(); // Define the chart and print it to the console. var chart = ui.Chart.image .byRegion({ image: normClim.select(['06_tmean', '06_ppt']), regions: ecoregions, reducer: ee.Reducer.mean(), scale: 500, xProperty: 'label' }) .setSeriesNames(['Precipitation', 'Temperature']) .setChartType('ColumnChart') .setOptions({ title: 'Average June Temperature and Precipitation by Ecoregion', series: { 0: {targetAxisIndex: 1, type: 'bar', color: '1d6b99'}, 1: { targetAxisIndex: 0, type: 'line', lineWidth: 0, pointSize: 10, color: 'e37d05' } }, hAxis: {title: 'Ecoregion', titleTextStyle: {italic: false, bold: true}}, vAxes: { 0: { title: 'Temperature (°C)', baseline: 0, titleTextStyle: {italic: false, bold: true, color: 'e37d05'} }, 1: { title: 'Precipitation (mm)', titleTextStyle: {italic: false, bold: true, color: '1d6b99'} }, }, bar: {groupWidth: '40%'}, }); print(chart);
ui.Chart.image.regions
উদাহরণ সেটআপ
ui.Chart.image.regions ফাংশন একটি তালিকা গ্রহণ করে যা আপনাকে x-অক্ষ বরাবর ব্যান্ড নামের লেবেল এবং ক্রম নিয়ন্ত্রণ করতে দেয় এবং তাদের সংখ্যাসূচক মান নির্ধারণ করে। নিম্নলিখিত চার্টগুলি ব্যান্ডের নামগুলিকে মাসের লেবেল হিসাবে সেট করতে এবং গড় মাসিক বৃষ্টিপাতের জন্য কালানুক্রমিক ক্রমে সাজানোর জন্য এই বিকল্পটি ব্যবহার করে৷
কলাম চার্ট
এই চার্টটি তিনটি ইকোরিজিয়নের জন্য প্রতি মাসে মোট গড় বৃষ্টিপাত দেখায়। ফলাফলগুলি একটি চিত্রের অঞ্চল হ্রাস থেকে প্রাপ্ত হয় যেখানে প্রতিটি ব্যান্ড একটি নির্দিষ্ট মাসের জন্য গড় মোট বৃষ্টিপাতের একটি গ্রিড। ব্যান্ডগুলি x-অক্ষ বরাবর প্লট করা হয় এবং অঞ্চলগুলি সিরিজটিকে সংজ্ঞায়িত করে। x-অক্ষের কাস্টম বিন্যাসের জন্য xLabels এবং ticks চার্ট বিকল্পগুলির জন্য ইনপুটগুলি সংজ্ঞায়িত করতে ব্যবহৃত ক্লায়েন্ট-সাইড অপারেশনগুলি নোট করুন; ক্লায়েন্ট অপারেশন প্রয়োজন কারণ setOptions ফাংশনে প্রদত্ত বিকল্পগুলি অবশ্যই ক্লায়েন্ট-সাইড অবজেক্ট হতে হবে (পার্থক্য বোঝার জন্য ক্লায়েন্ট বনাম সার্ভার দেখুন)। বার চার্টে রূপান্তর করতে, .setChartType() ইনপুট হিসাবে 'BarChart' ব্যবহার করুন।
কোড এডিটর (জাভাস্ক্রিপ্ট)
// Import the example feature collection. var ecoregions = ee.FeatureCollection('projects/google/charts_feature_example'); // Load PRISM climate normals image collection, convert images to bands, and // subset precipitation bands. var precip = ee.ImageCollection('OREGONSTATE/PRISM/Norm81m') .toBands() .select('[0-9][0-9]_ppt'); // Define a dictionary that associates band names with values and labels. var precipInfo = { '01_ppt': {v: 1, f: 'Jan'}, '02_ppt': {v: 2, f: 'Feb'}, '03_ppt': {v: 3, f: 'Mar'}, '04_ppt': {v: 4, f: 'Apr'}, '05_ppt': {v: 5, f: 'May'}, '06_ppt': {v: 6, f: 'Jun'}, '07_ppt': {v: 7, f: 'Jul'}, '08_ppt': {v: 8, f: 'Aug'}, '09_ppt': {v: 9, f: 'Sep'}, '10_ppt': {v: 10, f: 'Oct'}, '11_ppt': {v: 11, f: 'Nov'}, '12_ppt': {v: 12, f: 'Dec'} }; // Organize precipitation information into objects for defining x values and // their tick labels. Note that chart options provided to the .setOptions() // function must be client-side objects, which is why a client-side for // loop is used to iteratively populate lists from the above dictionary. var xPropVals = []; // List to codify x-axis band names as values. var xPropLabels = []; // Holds dictionaries that label codified x-axis values. for (var key in precipInfo) { xPropVals.push(precipInfo[key].v); xPropLabels.push(precipInfo[key]); } // Define the chart and print it to the console. var chart = ui.Chart.image .regions({ image: precip, regions: ecoregions, reducer: ee.Reducer.mean(), scale: 5e3, seriesProperty: 'label', xLabels: xPropVals }) .setChartType('ColumnChart') .setOptions({ title: 'Average Ecoregion Precipitation by Month', hAxis: { title: 'Month', titleTextStyle: {italic: false, bold: true}, ticks: xPropLabels }, vAxis: { title: 'Precipitation (mm)', titleTextStyle: {italic: false, bold: true} }, colors: ['f0af07', '0f8755', '76b349'], }); print(chart);
লাইন চার্ট
পূর্ববর্তী কলাম চার্টটি .setChartType() ইনপুট 'ColumnChart' থেকে 'LineChart' এ পরিবর্তন করে একটি লাইন চার্ট হিসাবে রেন্ডার করা যেতে পারে।
var chart = ui.Chart.image .regions({ image: precip, regions: ecoregions, reducer: ee.Reducer.mean(), scale: 500, seriesProperty: 'label', xLabels: xPropVals }) .setChartType('LineChart') .setOptions({ title: 'Average Ecoregion Precipitation by Month', hAxis: { title: 'Month', titleTextStyle: {italic: false, bold: true}, ticks: xPropLabels }, vAxis: { title: 'Precipitation (mm)', titleTextStyle: {italic: false, bold: true} }, colors: ['f0af07', '0f8755', '76b349'], lineSize: 5 });
এলাকার চার্ট
.setChartType() ইনপুট 'ColumnChart' থেকে 'AreaChart' এ পরিবর্তন করে পূর্ববর্তী কলামের চার্টটিকে একটি এলাকা চার্ট হিসেবে রেন্ডার করা যেতে পারে।
var chart = ui.Chart.image .regions({ image: precip, regions: ecoregions, reducer: ee.Reducer.mean(), scale: 500, seriesProperty: 'label', xLabels: xPropVals }) .setChartType('AreaChart') .setOptions({ title: 'Average Ecoregion Precipitation by Month', hAxis: { title: 'Month', titleTextStyle: {italic: false, bold: true}, ticks: xPropLabels }, vAxis: { title: 'Precipitation (mm)', titleTextStyle: {italic: false, bold: true} }, colors: ['f0af07', '0f8755', '76b349'], lineSize: 5 });
পাই চার্ট
গড় মাসিক বৃষ্টিপাত একটি বন পরিবেশ অঞ্চলের গড় মোট বার্ষিক বৃষ্টিপাতের অনুপাত হিসাবে প্রদর্শিত হয়। মাসিক বৃষ্টিপাতের প্রতিনিধিত্বকারী চিত্র ব্যান্ডগুলি জলবায়ু স্বাভাবিক ডেটাসেট থেকে উপসেট করা হয় এবং ইকোরিজিয়নকে ছেদকারী পিক্সেলের গড় হিসাবে হ্রাস করা হয়।
কোড এডিটর (জাভাস্ক্রিপ্ট)
// Import the example feature collection, subset the forest ecoregion. var forest = ee.FeatureCollection('projects/google/charts_feature_example') .filter(ee.Filter.eq('label', 'Forest')); // Load PRISM climate normals image collection, convert images to bands. var normClim = ee.ImageCollection('OREGONSTATE/PRISM/Norm81m').toBands(); // Define x-axis labels to replace default band names. var monthNames = [ 'Jan', 'Feb', 'Mar', 'Apr', 'May', 'Jun', 'Jul', 'Aug', 'Sep', 'Oct', 'Nov', 'Dec' ]; // Define the chart and print it to the console. var chart = ui.Chart.image .regions({ image: normClim.select('[0-9][0-9]_ppt'), regions: forest, reducer: ee.Reducer.mean(), scale: 5e3, seriesProperty: 'label', xLabels: monthNames }) .setChartType('PieChart') .setOptions({ title: 'Average Monthly Precipitation for Forest Ecoregion', colors: [ '604791', '1d6b99', '39a8a7', '0f8755', '76b349', 'f0af07', 'e37d05', 'cf513e', '96356f', '724173', '9c4f97', '696969' ] }); print(chart);
ডোনাট চার্ট
pieHole চার্ট বিকল্প সেট করে পাই চার্টের উদাহরণটিকে একটি ডোনাট চার্টে রূপান্তর করুন। প্রাথমিক মান হিসাবে 0.4 এবং 0.6 চেষ্টা করুন।
var chart = ui.Chart.image .regions({ image: normClim.select('[0-9][0-9]_ppt'), regions: forest, reducer: ee.Reducer.mean(), scale: 5e3, seriesProperty: 'label', xLabels: monthNames }) .setChartType('PieChart') .setOptions({ title: 'Average Monthly Precipitation for Forest Ecoregion', colors: [ '604791', '1d6b99', '39a8a7', '0f8755', '76b349', 'f0af07', 'e37d05', 'cf513e', '96356f', '724173', '9c4f97', '696969' ], pieHole: 0.4 });
ui.Chart.image.byClass
লাইন চার্ট
ui.Chart.image.byClass ফাংশন একটি "শ্রেণী ব্যান্ড" এর শ্রেণীবদ্ধ অঞ্চলের মধ্যে পিক্সেলের জন্য ব্যান্ড মান পরিসংখ্যান প্লট করে। এই উদাহরণে, এটি তিনটি ইকোরিজিয়নের বর্ণালী প্রোফাইল প্রদর্শন করতে ব্যবহৃত হয়। ইকোরিজিয়ন বৈশিষ্ট্যগুলিকে রাস্টারাইজ করা হয়েছে এবং একটি MODIS পৃষ্ঠের প্রতিফলন (SR) ছবিতে ব্যান্ড হিসাবে যুক্ত করা হয়েছে। প্রতিটি ইকোরিজিয়ন শ্রেণী এবং প্রতিফলন ব্যান্ডের জন্য, সংশ্লিষ্ট পিক্সেল গড় গণনা করা হয় এবং y-অক্ষে প্লট করা হয়। MODIS SR ব্যান্ডের কেন্দ্রীয় তরঙ্গদৈর্ঘ্য x-অক্ষের টিক এবং লেবেলকে সংজ্ঞায়িত করে। মনে রাখবেন যে রেখাগুলিকে মসৃণ করতে curveType লাইন চার্ট বিকল্পটি 'function' হিসাবে সেট করা হয়েছে।
কোড এডিটর (জাভাস্ক্রিপ্ট)
// Import the example feature collection. var ecoregions = ee.FeatureCollection('projects/google/charts_feature_example'); // Convert ecoregion feature collection to a classified image. var regionsBand = ecoregions .reduceToImage({properties: ['value'], reducer: ee.Reducer.first()}) .rename('class'); // Define a MODIS surface reflectance composite. var modisSr = ee.ImageCollection('MODIS/006/MOD09A1') .filter(ee.Filter.date('2018-06-01', '2018-09-01')) .select('sur_refl_b0[0-7]') .mean(); // Reorder reflectance bands by ascending wavelength and // add the classified ecoregions image as a band to the SR collection and var modisSrClass = modisSr.select([2, 3, 0, 1, 4, 5, 6]).addBands(regionsBand); // Define a list of MODIS SR wavelengths for x-axis labels. var wavelengths = [469, 555, 655, 858, 1240, 1640, 2130]; // Define the chart and print it to the console. var chart = ui.Chart.image .byClass({ image: modisSrClass, classBand: 'class', region: ecoregions, reducer: ee.Reducer.mean(), scale: 500, classLabels: ['Desert', 'Forest', 'Grassland'], xLabels: wavelengths }) .setChartType('ScatterChart') .setOptions({ title: 'Ecoregion Spectral Signatures', hAxis: { title: 'Wavelength (nm)', titleTextStyle: {italic: false, bold: true}, viewWindow: {min: wavelengths[0], max: wavelengths[6]} }, vAxis: { title: 'Reflectance (x1e4)', titleTextStyle: {italic: false, bold: true} }, colors: ['f0af07', '0f8755', '76b349'], pointSize: 0, lineSize: 5, curveType: 'function' }); print(chart);
ui.Chart.image.histogram
সল্ট লেক সিটি, ইউটা, মার্কিন যুক্তরাষ্ট্রের আশেপাশের একটি অঞ্চলের মধ্যে পিক্সেল মানগুলির একটি হিস্টোগ্রাম তিনটি MODIS পৃষ্ঠের প্রতিফলন ব্যান্ডের জন্য প্রদর্শিত হয়।
কোড এডিটর (জাভাস্ক্রিপ্ট)
// Define a MODIS surface reflectance composite. var modisSr = ee.ImageCollection('MODIS/006/MOD09A1') .filter(ee.Filter.date('2018-06-01', '2018-09-01')) .select(['sur_refl_b01', 'sur_refl_b02', 'sur_refl_b06']) .mean(); // Define a region to calculate histogram for. var histRegion = ee.Geometry.Rectangle([-112.60, 40.60, -111.18, 41.22]); // Define the chart and print it to the console. var chart = ui.Chart.image.histogram({image: modisSr, region: histRegion, scale: 500}) .setSeriesNames(['Red', 'NIR', 'SWIR']) .setOptions({ title: 'MODIS SR Reflectance Histogram', hAxis: { title: 'Reflectance (x1e4)', titleTextStyle: {italic: false, bold: true}, }, vAxis: {title: 'Count', titleTextStyle: {italic: false, bold: true}}, colors: ['cf513e', '1d6b99', 'f0af07'] }); print(chart);