ঘোষণা :
15 এপ্রিল, 2025 এর আগে আর্থ ইঞ্জিন ব্যবহার করার জন্য নিবন্ধিত সমস্ত অবাণিজ্যিক প্রকল্পগুলিকে অবশ্যই আর্থ ইঞ্জিন অ্যাক্সেস বজায় রাখার জন্য
অ-বাণিজ্যিক যোগ্যতা যাচাই করতে হবে।
বৈশিষ্ট্য সংগ্রহ ওভারভিউ
সেভ করা পৃষ্ঠা গুছিয়ে রাখতে 'সংগ্রহ' ব্যবহার করুন
আপনার পছন্দ অনুযায়ী কন্টেন্ট সেভ করুন ও সঠিক বিভাগে রাখুন।
ফিল্টারিং, বাছাই এবং রেন্ডারিংয়ের মতো সম্পূর্ণ সেটে অতিরিক্ত ক্রিয়াকলাপগুলি সক্ষম করতে সম্পর্কিত বৈশিষ্ট্যগুলির গ্রুপগুলিকে একটি FeatureCollection একত্রিত করা যেতে পারে। শুধু সাধারণ বৈশিষ্ট্য (জ্যামিতি + বৈশিষ্ট্য) ছাড়াও বৈশিষ্ট্য সংগ্রহে অন্যান্য সংগ্রহও থাকতে পারে।
FeatureCollection কনস্ট্রাক্টর
FeatureCollection তৈরি করার একটা উপায় হল কন্সট্রাক্টরকে ফিচারের তালিকা দেওয়া। বৈশিষ্ট্যগুলির একই জ্যামিতি প্রকার বা একই বৈশিষ্ট্য থাকা দরকার নেই। যেমন:
কোড এডিটর (জাভাস্ক্রিপ্ট)
// Make a list of Features.
var features = [
ee.Feature(ee.Geometry.Rectangle(30.01, 59.80, 30.59, 60.15), {name: 'Voronoi'}),
ee.Feature(ee.Geometry.Point(-73.96, 40.781), {name: 'Thiessen'}),
ee.Feature(ee.Geometry.Point(6.4806, 50.8012), {name: 'Dirichlet'})
];
// Create a FeatureCollection from the list and print it.
var fromList = ee.FeatureCollection(features);
print(fromList); পাইথন সেটআপ
পাইথন এপিআই এবং ইন্টারেক্টিভ ডেভেলপমেন্টের জন্য geemap ব্যবহার করার জন্য পাইথন এনভায়রনমেন্ট পৃষ্ঠাটি দেখুন।
import ee
import geemap.core as geemap
Colab (পাইথন)
# Make a list of Features.
features = [
ee.Feature(
ee.Geometry.Rectangle(30.01, 59.80, 30.59, 60.15), {'name': 'Voronoi'}
),
ee.Feature(ee.Geometry.Point(-73.96, 40.781), {'name': 'Thiessen'}),
ee.Feature(ee.Geometry.Point(6.4806, 50.8012), {'name': 'Dirichlet'}),
]
# Create a FeatureCollection from the list and print it.
from_list = ee.FeatureCollection(features)
display(from_list) পৃথক জ্যামিতিগুলিকে শুধুমাত্র একটি Feature একটি FeatureCollection পরিণত করা যেতে পারে:
কোড এডিটর (জাভাস্ক্রিপ্ট)
// Create a FeatureCollection from a single geometry and print it.
var fromGeom = ee.FeatureCollection(ee.Geometry.Point(16.37, 48.225));
print(fromGeom);
পাইথন সেটআপ
পাইথন এপিআই এবং ইন্টারেক্টিভ ডেভেলপমেন্টের জন্য geemap ব্যবহার করার জন্য পাইথন এনভায়রনমেন্ট পৃষ্ঠাটি দেখুন।
import ee
import geemap.core as geemap
Colab (পাইথন)
# Create a FeatureCollection from a single geometry and print it.
from_geom = ee.FeatureCollection(ee.Geometry.Point(16.37, 48.225))
display(from_geom)
টেবিল ডেটাসেট
আর্থ ইঞ্জিন বিভিন্ন টেবিল ডেটাসেট হোস্ট করে। একটি টেবিল ডেটাসেট লোড করতে, FeatureCollection কনস্ট্রাক্টরকে টেবিল আইডি প্রদান করুন। উদাহরণস্বরূপ, RESOLVE Ecoregions ডেটা লোড করতে:
কোড এডিটর (জাভাস্ক্রিপ্ট)
var fc = ee.FeatureCollection('RESOLVE/ECOREGIONS/2017');
Map.setCenter(12.17, 20.96, 3);
Map.addLayer(fc, {}, 'ecoregions'); পাইথন সেটআপ
পাইথন এপিআই এবং ইন্টারেক্টিভ ডেভেলপমেন্টের জন্য geemap ব্যবহার করার জন্য পাইথন এনভায়রনমেন্ট পৃষ্ঠাটি দেখুন।
import ee
import geemap.core as geemap
Colab (পাইথন)
fc = ee.FeatureCollection('RESOLVE/ECOREGIONS/2017')
m = geemap.Map()
m.set_center(12.17, 20.96, 3)
m.add_layer(fc, {}, 'ecoregions')
display(m) মনে রাখবেন যে চিত্র ডেটাসেটের মতো, আপনি আর্থ ইঞ্জিন ডেটা ক্যাটালগে টেবিল ডেটাসেটগুলি অনুসন্ধান করতে পারেন।
এলোমেলো নমুনা
একটি নির্দিষ্ট অঞ্চলে র্যান্ডম পয়েন্টের সংগ্রহ পেতে, আপনি ব্যবহার করতে পারেন:
কোড এডিটর (জাভাস্ক্রিপ্ট)
// Define an arbitrary region in which to compute random points.
var region = ee.Geometry.Rectangle(-119.224, 34.669, -99.536, 50.064);
// Create 1000 random points in the region.
var randomPoints = ee.FeatureCollection.randomPoints(region);
// Display the points.
Map.centerObject(randomPoints);
Map.addLayer(randomPoints, {}, 'random points'); পাইথন সেটআপ
পাইথন এপিআই এবং ইন্টারেক্টিভ ডেভেলপমেন্টের জন্য geemap ব্যবহার করার জন্য পাইথন এনভায়রনমেন্ট পৃষ্ঠাটি দেখুন।
import ee
import geemap.core as geemap
Colab (পাইথন)
# Define an arbitrary region in which to compute random points.
region = ee.Geometry.Rectangle(-119.224, 34.669, -99.536, 50.064)
# Create 1000 random points in the region.
random_points = ee.FeatureCollection.randomPoints(region)
# Display the points.
m = geemap.Map()
m.center_object(random_points)
m.add_layer(random_points, {}, 'random points')
display(m)
অন্য কিছু উল্লেখ না করা থাকলে, এই পৃষ্ঠার কন্টেন্ট Creative Commons Attribution 4.0 License-এর অধীনে এবং কোডের নমুনাগুলি Apache 2.0 License-এর অধীনে লাইসেন্স প্রাপ্ত। আরও জানতে, Google Developers সাইট নীতি দেখুন। Java হল Oracle এবং/অথবা তার অ্যাফিলিয়েট সংস্থার রেজিস্টার্ড ট্রেডমার্ক।
2025-07-24 UTC-তে শেষবার আপডেট করা হয়েছে।
[null,null,["2025-07-24 UTC-তে শেষবার আপডেট করা হয়েছে।"],[[["\u003cp\u003e\u003ccode\u003eFeatureCollection\u003c/code\u003es group related features, enabling operations like filtering, sorting, and rendering.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eYou can create \u003ccode\u003eFeatureCollection\u003c/code\u003es using a list of features, a single geometry, or by loading a table dataset using its ID.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eEarth Engine provides access to various table datasets, searchable in the Data Catalog.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eRandom point samples within a specified region can be generated using \u003ccode\u003eee.FeatureCollection.randomPoints()\u003c/code\u003e.\u003c/p\u003e\n"]]],["`FeatureCollection` combines related features, enabling operations like filtering and sorting. You can create one by providing a list of features, even with varied geometries and properties, or from a single geometry. Loading table datasets is done by using the `FeatureCollection` constructor with a table ID. The `randomPoints` method generates random points within a region, and both table data and random points can be displayed.\n"],null,["# FeatureCollection Overview\n\nGroups of related features can be combined into a `FeatureCollection`, to\nenable additional operations on the entire set such as filtering, sorting and rendering.\nBesides just simple features (geometry + properties), feature collections can also contain\nother collections.\n\nThe `FeatureCollection` constructor\n-----------------------------------\n\nOne way to create a `FeatureCollection` is to provide the constructor with\na list of features. The features don't need to have the same geometry type or the same\nproperties. For example:\n\n### Code Editor (JavaScript)\n\n```javascript\n// Make a list of Features.\nvar features = [\n ee.Feature(ee.Geometry.Rectangle(30.01, 59.80, 30.59, 60.15), {name: 'Voronoi'}),\n ee.Feature(ee.Geometry.Point(-73.96, 40.781), {name: 'Thiessen'}),\n ee.Feature(ee.Geometry.Point(6.4806, 50.8012), {name: 'Dirichlet'})\n];\n\n// Create a FeatureCollection from the list and print it.\nvar fromList = ee.FeatureCollection(features);\nprint(fromList);\n```\nPython setup\n\nSee the [Python Environment](/earth-engine/guides/python_install) page for information on the Python API and using\n`geemap` for interactive development. \n\n```python\nimport ee\nimport geemap.core as geemap\n```\n\n### Colab (Python)\n\n```python\n# Make a list of Features.\nfeatures = [\n ee.Feature(\n ee.Geometry.Rectangle(30.01, 59.80, 30.59, 60.15), {'name': 'Voronoi'}\n ),\n ee.Feature(ee.Geometry.Point(-73.96, 40.781), {'name': 'Thiessen'}),\n ee.Feature(ee.Geometry.Point(6.4806, 50.8012), {'name': 'Dirichlet'}),\n]\n\n# Create a FeatureCollection from the list and print it.\nfrom_list = ee.FeatureCollection(features)\ndisplay(from_list)\n```\n\nIndividual geometries can also be turned into a `FeatureCollection` of\njust one `Feature`:\n\n### Code Editor (JavaScript)\n\n```javascript\n// Create a FeatureCollection from a single geometry and print it.\nvar fromGeom = ee.FeatureCollection(ee.Geometry.Point(16.37, 48.225));\nprint(fromGeom);\n```\nPython setup\n\nSee the [Python Environment](/earth-engine/guides/python_install) page for information on the Python API and using\n`geemap` for interactive development. \n\n```python\nimport ee\nimport geemap.core as geemap\n```\n\n### Colab (Python)\n\n```python\n# Create a FeatureCollection from a single geometry and print it.\nfrom_geom = ee.FeatureCollection(ee.Geometry.Point(16.37, 48.225))\ndisplay(from_geom)\n```\n\n### Table Datasets\n\nEarth Engine hosts a variety of table datasets. To load a table dataset, provide the\ntable ID to the `FeatureCollection` constructor. For example, to load\nRESOLVE Ecoregions data:\n\n### Code Editor (JavaScript)\n\n```javascript\nvar fc = ee.FeatureCollection('RESOLVE/ECOREGIONS/2017');\nMap.setCenter(12.17, 20.96, 3);\nMap.addLayer(fc, {}, 'ecoregions');\n```\nPython setup\n\nSee the [Python Environment](/earth-engine/guides/python_install) page for information on the Python API and using\n`geemap` for interactive development. \n\n```python\nimport ee\nimport geemap.core as geemap\n```\n\n### Colab (Python)\n\n```python\nfc = ee.FeatureCollection('RESOLVE/ECOREGIONS/2017')\nm = geemap.Map()\nm.set_center(12.17, 20.96, 3)\nm.add_layer(fc, {}, 'ecoregions')\ndisplay(m)\n```\n\nNote that as with image datasets, you can search for table datasets in the\n[Earth Engine Data Catalog](/earth-engine/datasets).\n\n### Random Samples\n\nTo get a collection of random points in a specified region, you can use:\n\n### Code Editor (JavaScript)\n\n```javascript\n// Define an arbitrary region in which to compute random points.\nvar region = ee.Geometry.Rectangle(-119.224, 34.669, -99.536, 50.064);\n\n// Create 1000 random points in the region.\nvar randomPoints = ee.FeatureCollection.randomPoints(region);\n\n// Display the points.\nMap.centerObject(randomPoints);\nMap.addLayer(randomPoints, {}, 'random points');\n```\nPython setup\n\nSee the [Python Environment](/earth-engine/guides/python_install) page for information on the Python API and using\n`geemap` for interactive development. \n\n```python\nimport ee\nimport geemap.core as geemap\n```\n\n### Colab (Python)\n\n```python\n# Define an arbitrary region in which to compute random points.\nregion = ee.Geometry.Rectangle(-119.224, 34.669, -99.536, 50.064)\n\n# Create 1000 random points in the region.\nrandom_points = ee.FeatureCollection.randomPoints(region)\n\n# Display the points.\nm = geemap.Map()\nm.center_object(random_points)\nm.add_layer(random_points, {}, 'random points')\ndisplay(m)\n```"]]
