FeatureCollection के बारे में खास जानकारी
संग्रह की मदद से व्यवस्थित रहें
अपनी प्राथमिकताओं के आधार पर, कॉन्टेंट को सेव करें और कैटगरी में बांटें.
मिलती-जुलती सुविधाओं के ग्रुप को FeatureCollection में जोड़ा जा सकता है, ताकि पूरे सेट पर फ़िल्टर करने, क्रम से लगाने, और रेंडर करने जैसे अन्य काम किए जा सकें.
सुविधाओं के कलेक्शन में, सामान्य सुविधाओं (ज्यामिति + प्रॉपर्टी) के अलावा,
अन्य कलेक्शन भी शामिल हो सकते हैं.
FeatureCollection कंस्ट्रक्टर
FeatureCollection बनाने का एक तरीका यह है कि कॉन्स्ट्रक्टर को सुविधाओं की सूची दी जाए. यह ज़रूरी नहीं है कि सुविधाओं का ज्यामिति टाइप या
प्रॉपर्टी एक जैसी हों. उदाहरण के लिए:
कोड एडिटर (JavaScript)
// 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);
Python सेटअप
Python API के बारे में जानकारी पाने और इंटरैक्टिव डेवलपमेंट के लिए geemap का इस्तेमाल करने के लिए,
Python एनवायरमेंट पेज देखें.
import ee
import geemap.core as geemap
Colab (Python)
# 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)
अलग-अलग ज्यामिति को सिर्फ़ एक Feature के FeatureCollection में भी बदला जा सकता है:
कोड एडिटर (JavaScript)
// Create a FeatureCollection from a single geometry and print it.
var fromGeom = ee.FeatureCollection(ee.Geometry.Point(16.37, 48.225));
print(fromGeom);
Python सेटअप
Python API के बारे में जानकारी पाने और इंटरैक्टिव डेवलपमेंट के लिए geemap का इस्तेमाल करने के लिए,
Python एनवायरमेंट पेज देखें.
import ee
import geemap.core as geemap
Colab (Python)
# Create a FeatureCollection from a single geometry and print it.
from_geom = ee.FeatureCollection(ee.Geometry.Point(16.37, 48.225))
display(from_geom)
टेबल डेटासेट
Earth Engine में कई तरह के टेबल डेटासेट होस्ट किए जाते हैं. टेबल डेटासेट लोड करने के लिए, FeatureCollection कन्स्ट्रक्टर को टेबल आईडी दें. उदाहरण के लिए, RESOLVE इकोरिजन का डेटा लोड करने के लिए:
कोड एडिटर (JavaScript)
var fc = ee.FeatureCollection('RESOLVE/ECOREGIONS/2017');
Map.setCenter(12.17, 20.96, 3);
Map.addLayer(fc, {}, 'ecoregions');
Python सेटअप
Python API के बारे में जानकारी पाने और इंटरैक्टिव डेवलपमेंट के लिए geemap का इस्तेमाल करने के लिए,
Python एनवायरमेंट पेज देखें.
import ee
import geemap.core as geemap
Colab (Python)
fc = ee.FeatureCollection('RESOLVE/ECOREGIONS/2017')
m = geemap.Map()
m.set_center(12.17, 20.96, 3)
m.add_layer(fc, {}, 'ecoregions')
display(m)
ध्यान दें कि इमेज डेटासेट की तरह ही, टेबल डेटासेट को भी Earth Engine डेटा कैटलॉग में खोजा जा सकता है.
रैंडम सैंपल
किसी खास इलाके में, रैंडम पॉइंट का कलेक्शन पाने के लिए, इनका इस्तेमाल किया जा सकता है:
कोड एडिटर (JavaScript)
// 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');
Python सेटअप
Python API के बारे में जानकारी पाने और इंटरैक्टिव डेवलपमेंट के लिए geemap का इस्तेमाल करने के लिए,
Python एनवायरमेंट पेज देखें.
import ee
import geemap.core as geemap
Colab (Python)
# 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)
जब तक कुछ अलग से न बताया जाए, तब तक इस पेज की सामग्री को Creative Commons Attribution 4.0 License के तहत और कोड के नमूनों को Apache 2.0 License के तहत लाइसेंस मिला है. ज़्यादा जानकारी के लिए, Google Developers साइट नीतियां देखें. Oracle और/या इससे जुड़ी हुई कंपनियों का, Java एक रजिस्टर किया हुआ ट्रेडमार्क है.
आखिरी बार 2025-07-25 (UTC) को अपडेट किया गया.
[null,null,["आखिरी बार 2025-07-25 (UTC) को अपडेट किया गया."],[[["\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```"]]
