Descripción general de ImageCollection

Un ImageCollection es una pila o secuencia de imágenes. Para cargar un ImageCollection, pega un ID de activo de Earth Engine en el constructor ImageCollection. Puedes encontrar los IDs de ImageCollection en el catálogo de datos. Por ejemplo, para cargar la colección de reflectancia superficial de Sentinel-2, haz lo siguiente:

Editor de código (JavaScript)Colab (Python)
var sentinelCollection = ee.ImageCollection('COPERNICUS/S2_SR');

Consulta la página Entorno de Python para obtener información sobre la API de Python y el uso de geemap para el desarrollo interactivo.

import ee
import geemap.core as geemap
 
sentinel_collection = ee.ImageCollection('COPERNICUS/S2_SR')

Esta colección contiene todas las imágenes de Sentinel-2 del catálogo público. Hay muchos. Por lo general, es conveniente filtrar la colección como se muestra aquí o aquí.

Además de cargar un ImageCollection con un ID de colección de Earth Engine, Earth Engine tiene métodos para crear colecciones de imágenes. El constructor ee.ImageCollection() o el método de conveniencia ee.ImageCollection.fromImages() crean colecciones de imágenes a partir de listas de imágenes. También puedes crear colecciones de imágenes nuevas combinando colecciones existentes. Por ejemplo:

Editor de código (JavaScript)Colab (Python)
// Create arbitrary constant images.
var constant1 = ee.Image(1);
var constant2 = ee.Image(2);

// Create a collection by giving a list to the constructor.
var collectionFromConstructor = ee.ImageCollection([constant1, constant2]);
print('collectionFromConstructor: ', collectionFromConstructor);

// Create a collection with fromImages().
var collectionFromImages = ee.ImageCollection.fromImages(
  [ee.Image(3), ee.Image(4)]);
print('collectionFromImages: ', collectionFromImages);

// Merge two collections.
var mergedCollection = collectionFromConstructor.merge(collectionFromImages);
print('mergedCollection: ', mergedCollection);

// Create a toy FeatureCollection
var features = ee.FeatureCollection(
  [ee.Feature(null, {foo: 1}), ee.Feature(null, {foo: 2})]);

// Create an ImageCollection from the FeatureCollection
// by mapping a function over the FeatureCollection.
var images = features.map(function(feature) {
  return ee.Image(ee.Number(feature.get('foo')));
});

// Print the resultant collection.
print('Image collection: ', images);

Consulta la página Entorno de Python para obtener información sobre la API de Python y el uso de geemap para el desarrollo interactivo.

import ee
import geemap.core as geemap
 
# Create arbitrary constant images.
constant_1 = ee.Image(1)
constant_2 = ee.Image(2)

# Create a collection by giving a list to the constructor.
collection_from_constructor = ee.ImageCollection([constant_1, constant_2])
display('Collection from constructor:', collection_from_constructor)

# Create a collection with fromImages().
collection_from_images = ee.ImageCollection.fromImages(
    [ee.Image(3), ee.Image(4)]
)
display('Collection from images:', collection_from_images)

# Merge two collections.
merged_collection = collection_from_constructor.merge(collection_from_images)
display('Merged collection:', merged_collection)

# Create a toy FeatureCollection
features = ee.FeatureCollection(
    [ee.Feature(None, {'foo': 1}), ee.Feature(None, {'foo': 2})]
)

# Create an ImageCollection from the FeatureCollection
# by mapping a function over the FeatureCollection.
images = features.map(lambda feature: ee.Image(ee.Number(feature.get('foo'))))

# Display the resultant collection.
display('Image collection:', images)

Ten en cuenta que, en este ejemplo, se crea un ImageCollection asignando una función que muestra un Image sobre un FeatureCollection. Obtén más información sobre la asignación en la sección Asignación sobre una ImageCollection. Obtén más información sobre las colecciones de componentes en la sección FeatureCollection.

También puedes crear un ImageCollection a partir de GeoTiffs en Cloud Storage. Por ejemplo:

Editor de código (JavaScript)Colab (Python)
// All the GeoTiffs are in this folder.
var uriBase = 'gs://gcp-public-data-landsat/LC08/01/001/002/' +
    'LC08_L1GT_001002_20160817_20170322_01_T2/';

// List of URIs, one for each band.
var uris = ee.List([
  uriBase + 'LC08_L1GT_001002_20160817_20170322_01_T2_B2.TIF',
  uriBase + 'LC08_L1GT_001002_20160817_20170322_01_T2_B3.TIF',
  uriBase + 'LC08_L1GT_001002_20160817_20170322_01_T2_B4.TIF',
  uriBase + 'LC08_L1GT_001002_20160817_20170322_01_T2_B5.TIF',
]);

// Make a collection from the list of images.
var images = uris.map(ee.Image.loadGeoTIFF);
var collection = ee.ImageCollection(images);

// Get an RGB image from the collection of bands.
var rgb = collection.toBands().rename(['B2', 'B3', 'B4', 'B5']);
Map.centerObject(rgb);
Map.addLayer(rgb, {bands: ['B4', 'B3', 'B2'], min: 0, max: 20000}, 'rgb');

Consulta la página Entorno de Python para obtener información sobre la API de Python y el uso de geemap para el desarrollo interactivo.

import ee
import geemap.core as geemap
 
# All the GeoTiffs are in this folder.
uri_base = (
    'gs://gcp-public-data-landsat/LC08/01/001/002/'
    + 'LC08_L1GT_001002_20160817_20170322_01_T2/'
)

# List of URIs, one for each band.
uris = ee.List([
    uri_base + 'LC08_L1GT_001002_20160817_20170322_01_T2_B2.TIF',
    uri_base + 'LC08_L1GT_001002_20160817_20170322_01_T2_B3.TIF',
    uri_base + 'LC08_L1GT_001002_20160817_20170322_01_T2_B4.TIF',
    uri_base + 'LC08_L1GT_001002_20160817_20170322_01_T2_B5.TIF',
])

# Make a collection from the list of images.
images = uris.map(lambda uri: ee.Image.loadGeoTIFF(uri))
collection = ee.ImageCollection(images)

# Get an RGB image from the collection of bands.
rgb = collection.toBands().rename(['B2', 'B3', 'B4', 'B5'])
m = geemap.Map()
m.center_object(rgb)
m.add_layer(rgb, {'bands': ['B4', 'B3', 'B2'], 'min': 0, 'max': 20000}, 'rgb')
m

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