Informazioni e metadati di ImageCollection

Come per le immagini, esistono diversi modi per ottenere informazioni su un ImageCollection. La raccolta può essere stampata direttamente nella console, ma la stampa della console è limitata a 5000 elementi. Le raccolte con più di 5000 immagini dovranno essere filtrate prima della stampa. La stampa di una raccolta di grandi dimensioni sarà corrispondentemente più lenta. L'esempio seguente mostra vari modi per ottenere informazioni sulle raccolte di immagini in modo programmatico:

Editor di codice (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);

Configurazione di Python

Per informazioni sull'API Python e sull'utilizzo di geemap per lo sviluppo interattivo, consulta la pagina Ambiente Python.

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)