معلومات وبيانات وصفية عن ImageCollection

كما هو الحال مع "صور Google"، تتوفّر مجموعة متنوّعة من الطرق للحصول على معلومات حول ImageCollection. يمكن طباعة المجموعة مباشرةً في وحدة التحكّم، ولكن لا يمكن طباعة أكثر من 5,000 عنصر في وحدة التحكّم. يجب فلترة المجموعات التي تضم أكثر من 5,000 صورة قبل الطباعة. ستكون عملية طباعة مجموعة كبيرة تتم ببطءٍ أكبر. يعرض المثال التالي طرقًا مختلفة للحصول على معلومات عن مجموعات الصور آليًا:

محرِّر الرموز البرمجية (JavaScript)

// Load a Landsat 8 ImageCollection for a single path-row.
var collection = ee.ImageCollection('LANDSAT/LC08/C02/T1_TOA')
    .filter(ee.Filter.eq('WRS_PATH', 44))
    .filter(ee.Filter.eq('WRS_ROW', 34))
    .filterDate('2014-03-01', '2014-08-01');
print('Collection: ', collection);

// Get the number of images.
var count = collection.size();
print('Count: ', count);

// Get the date range of images in the collection.
var range = collection.reduceColumns(ee.Reducer.minMax(), ['system:time_start'])
print('Date range: ', ee.Date(range.get('min')), ee.Date(range.get('max')))

// Get statistics for a property of the images in the collection.
var sunStats = collection.aggregate_stats('SUN_ELEVATION');
print('Sun elevation statistics: ', sunStats);

// Sort by a cloud cover property, get the least cloudy image.
var image = ee.Image(collection.sort('CLOUD_COVER').first());
print('Least cloudy image: ', image);

// Limit the collection to the 10 most recent images.
var recent = collection.sort('system:time_start', false).limit(10);
print('Recent images: ', recent);

إعداد لغة Python

اطّلِع على صفحة بيئة Python للحصول على معلومات عن واجهة برمجة التطبيقات Python API واستخدام IDE geemap لتطوير التطبيقات التفاعلي.

import ee
import geemap.core as geemap

Colab (Python)

# Load a Landsat 8 ImageCollection for a single path-row.
collection = (
    ee.ImageCollection('LANDSAT/LC08/C02/T1_TOA')
    .filter(ee.Filter.eq('WRS_PATH', 44))
    .filter(ee.Filter.eq('WRS_ROW', 34))
    .filterDate('2014-03-01', '2014-08-01')
)
display('Collection:', collection)

# Get the number of images.
count = collection.size()
display('Count:', count)

# Get the date range of images in the collection.
range = collection.reduceColumns(ee.Reducer.minMax(), ['system:time_start'])
display('Date range:', ee.Date(range.get('min')), ee.Date(range.get('max')))

# Get statistics for a property of the images in the collection.
sun_stats = collection.aggregate_stats('SUN_ELEVATION')
display('Sun elevation statistics:', sun_stats)

# Sort by a cloud cover property, get the least cloudy image.
image = ee.Image(collection.sort('CLOUD_COVER').first())
display('Least cloudy image:', image)

# Limit the collection to the 10 most recent images.
recent = collection.sort('system:time_start', False).limit(10)
display('Recent images:', recent)