Tổng quan về FeatureCollection
Sử dụng bộ sưu tập để sắp xếp ngăn nắp các trang
Lưu và phân loại nội dung dựa trên lựa chọn ưu tiên của bạn.
Bạn có thể kết hợp các nhóm tính năng có liên quan thành một FeatureCollection để cho phép thực hiện các thao tác bổ sung trên toàn bộ tập hợp, chẳng hạn như lọc, sắp xếp và kết xuất.
Ngoài các đối tượng đơn giản (hình học + thuộc tính), tập hợp các đối tượng cũng có thể chứa các tập hợp khác.
Hàm khởi tạo FeatureCollection
Một cách để tạo FeatureCollection là cung cấp cho hàm khởi tạo một danh sách các tính năng. Các đặc điểm không cần phải có cùng loại hình học hoặc cùng thuộc tính. Ví dụ:
Trình soạn thảo mã (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);
Thiết lập Python
Hãy xem trang
Môi trường Python để biết thông tin về API Python và cách sử dụng geemap để phát triển tương tác.
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)
Bạn cũng có thể biến các hình học riêng lẻ thành một FeatureCollection chỉ có một Feature:
Trình soạn thảo mã (JavaScript)
// Create a FeatureCollection from a single geometry and print it.
var fromGeom = ee.FeatureCollection(ee.Geometry.Point(16.37, 48.225));
print(fromGeom);
Thiết lập Python
Hãy xem trang
Môi trường Python để biết thông tin về API Python và cách sử dụng geemap để phát triển tương tác.
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)
Tập dữ liệu dạng bảng
Earth Engine lưu trữ nhiều tập dữ liệu dạng bảng. Để tải tập dữ liệu bảng, hãy cung cấp mã nhận dạng bảng cho hàm khởi tạo FeatureCollection. Ví dụ: để tải dữ liệu về Khu sinh thái RESOLVE:
Trình soạn thảo mã (JavaScript)
var fc = ee.FeatureCollection('RESOLVE/ECOREGIONS/2017');
Map.setCenter(12.17, 20.96, 3);
Map.addLayer(fc, {}, 'ecoregions');
Thiết lập Python
Hãy xem trang
Môi trường Python để biết thông tin về API Python và cách sử dụng geemap để phát triển tương tác.
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)
Lưu ý rằng giống như với tập dữ liệu hình ảnh, bạn có thể tìm kiếm tập dữ liệu bảng trong Danh mục dữ liệu Earth Engine.
Mẫu ngẫu nhiên
Để lấy một tập hợp các điểm ngẫu nhiên trong một khu vực cụ thể, bạn có thể sử dụng:
Trình soạn thảo mã (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');
Thiết lập Python
Hãy xem trang
Môi trường Python để biết thông tin về API Python và cách sử dụng geemap để phát triển tương tác.
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)
Trừ phi có lưu ý khác, nội dung của trang này được cấp phép theo Giấy phép ghi nhận tác giả 4.0 của Creative Commons và các mẫu mã lập trình được cấp phép theo Giấy phép Apache 2.0. Để biết thông tin chi tiết, vui lòng tham khảo Chính sách trang web của Google Developers. Java là nhãn hiệu đã đăng ký của Oracle và/hoặc các đơn vị liên kết với Oracle.
Cập nhật lần gần đây nhất: 2025-07-25 UTC.
[null,null,["Cập nhật lần gần đây nhất: 2025-07-25 UTC."],[[["\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```"]]
