ImageCollection のフィルタリング

スタートガイドとImageCollection 情報のセクションで説明したように、Earth Engine には、画像コレクションをフィルタするためのさまざまな便利なメソッドが用意されています。具体的には、多くの一般的なユースケースは imageCollection.filterDate() と imageCollection.filterBounds() によって処理されます。汎用フィルタリングの場合は、ee.Filter を引数として imageCollection.filter() を使用します。次の例は、コンビニエンス メソッドと filter() の両方を使用して、雲量の多い画像を ImageCollection から識別して削除する方法を示しています。

コードエディタ（JavaScript）

// Load Landsat 8 data, filter by date, month, and bounds.
var collection = ee.ImageCollection('LANDSAT/LC08/C02/T1_TOA')
  .filterDate('2015-01-01', '2018-01-01')  // Three years of data
  .filter(ee.Filter.calendarRange(11, 2, 'month'))  // Only Nov-Feb observations
  .filterBounds(ee.Geometry.Point(25.8544, -18.08874));  // Intersecting ROI

// Also filter the collection by the CLOUD_COVER property.
var filtered = collection.filter(ee.Filter.eq('CLOUD_COVER', 0));

// Create two composites to check the effect of filtering by CLOUD_COVER.
var badComposite = collection.mean();
var goodComposite = filtered.mean();

// Display the composites.
Map.setCenter(25.8544, -18.08874, 13);
Map.addLayer(badComposite,
             {bands: ['B3', 'B2', 'B1'], min: 0.05, max: 0.35, gamma: 1.1},
             'Bad composite');
Map.addLayer(goodComposite,
             {bands: ['B3', 'B2', 'B1'], min: 0.05, max: 0.35, gamma: 1.1},
             'Good composite');

Python の設定

Python API とインタラクティブな開発で geemap を使用する方法については、 Python 環境のページをご覧ください。

import ee
import geemap.core as geemap

Colab（Python）

# Load Landsat 8 data, filter by date, month, and bounds.
collection = (
    ee.ImageCollection('LANDSAT/LC08/C02/T1_TOA')
    # Three years of data
    .filterDate('2015-01-01', '2018-01-01')
    # Only Nov-Feb observations
    .filter(ee.Filter.calendarRange(11, 2, 'month'))
    # Intersecting ROI
    .filterBounds(ee.Geometry.Point(25.8544, -18.08874))
)

# Also filter the collection by the CLOUD_COVER property.
filtered = collection.filter(ee.Filter.eq('CLOUD_COVER', 0))

# Create two composites to check the effect of filtering by CLOUD_COVER.
bad_composite = collection.mean()
good_composite = filtered.mean()

# Display the composites.
m = geemap.Map()
m.set_center(25.8544, -18.08874, 13)
m.add_layer(
    bad_composite,
    {'bands': ['B3', 'B2', 'B1'], 'min': 0.05, 'max': 0.35, 'gamma': 1.1},
    'Bad composite',
)
m.add_layer(
    good_composite,
    {'bands': ['B3', 'B2', 'B1'], 'min': 0.05, 'max': 0.35, 'gamma': 1.1},
    'Good composite',
)
m