ঘোষণা :
15 এপ্রিল, 2025 এর আগে আর্থ ইঞ্জিন ব্যবহার করার জন্য নিবন্ধিত সমস্ত অবাণিজ্যিক প্রকল্পগুলিকে অবশ্যই আর্থ ইঞ্জিন অ্যাক্সেস বজায় রাখার জন্য
অ-বাণিজ্যিক যোগ্যতা যাচাই করতে হবে।
একটি ইমেজ কালেকশন কমানো
সেভ করা পৃষ্ঠা গুছিয়ে রাখতে 'সংগ্রহ' ব্যবহার করুন
আপনার পছন্দ অনুযায়ী কন্টেন্ট সেভ করুন ও সঠিক বিভাগে রাখুন।
একটি ImageCollection এ ছবি কম্পোজিট করতে, imageCollection.reduce() ব্যবহার করুন। এটি সংগ্রহের সমস্ত চিত্রকে একটি একক চিত্রের সাথে সংমিশ্রিত করবে, উদাহরণস্বরূপ, চিত্রগুলির ন্যূনতম, সর্বোচ্চ, গড় বা আদর্শ বিচ্যুতি। (Reducers সম্পর্কে আরও তথ্যের জন্য Reducers বিভাগটি দেখুন)। উদাহরণস্বরূপ, একটি সংগ্রহ থেকে একটি মধ্যম মানের চিত্র তৈরি করতে:
কোড এডিটর (জাভাস্ক্রিপ্ট)
// Load a Landsat 8 collection 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('2014-01-01', '2015-01-01');
// Compute a median image and display.
var median = collection.median();
Map.setCenter(-122.3578, 37.7726, 12);
Map.addLayer(median, {bands: ['B4', 'B3', 'B2'], max: 0.3}, 'Median'); পাইথন সেটআপ
পাইথন এপিআই এবং ইন্টারেক্টিভ ডেভেলপমেন্টের জন্য geemap ব্যবহার করার জন্য পাইথন এনভায়রনমেন্ট পৃষ্ঠাটি দেখুন।
import ee
import geemap.core as geemap
Colab (পাইথন)
# Load a Landsat 8 collection 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('2014-01-01', '2015-01-01')
)
# Compute a median image and display.
median = collection.median()
m = geemap.Map()
m.set_center(-122.3578, 37.7726, 12)
m.add_layer(median, {'bands': ['B4', 'B3', 'B2'], 'max': 0.3}, 'Median')
m আউটপুট চিত্রের প্রতিটি অবস্থানে, প্রতিটি ব্যান্ডে, পিক্সেল মান হল ইনপুট চিত্রের (সংগ্রহের ছবিগুলি) সমস্ত মুখোশহীন পিক্সেলের মধ্যমা। পূর্ববর্তী উদাহরণে, median() নিম্নলিখিত কলের জন্য একটি সুবিধাজনক পদ্ধতি:
কোড এডিটর (জাভাস্ক্রিপ্ট)
// Reduce the collection with a median reducer.
var median = collection.reduce(ee.Reducer.median());
// Display the median image.
Map.addLayer(median,
{bands: ['B4_median', 'B3_median', 'B2_median'], max: 0.3},
'Also median'); পাইথন সেটআপ
পাইথন এপিআই এবং ইন্টারেক্টিভ ডেভেলপমেন্টের জন্য geemap ব্যবহার করার জন্য পাইথন এনভায়রনমেন্ট পৃষ্ঠাটি দেখুন।
import ee
import geemap.core as geemap
Colab (পাইথন)
# Reduce the collection with a median reducer.
median = collection.reduce(ee.Reducer.median())
# Display the median image.
m.add_layer(
median,
{'bands': ['B4_median', 'B3_median', 'B2_median'], 'max': 0.3},
'Also median',
)
m নোট করুন যে সুবিধার পদ্ধতির পরিবর্তে reduce() ব্যবহার করার ফলে ব্যান্ডের নামগুলি পৃথক হয়। বিশেষত, ব্যান্ডের নামের সাথে রিডুসারের নাম যুক্ত করা হয়েছে।
reduce() ব্যবহার করে আরও জটিল হ্রাসও সম্ভব। উদাহরণস্বরূপ, একটি সংগ্রহে দীর্ঘমেয়াদী রৈখিক প্রবণতা গণনা করতে, রৈখিক রিগ্রেশন রিডিউসারের একটি ব্যবহার করুন। নিম্নলিখিত কোডটি MODIS এনহ্যান্সড ভেজিটেশন ইনডেক্স (EVI) এর রৈখিক প্রবণতা গণনা করে:
কোড এডিটর (জাভাস্ক্রিপ্ট)
// This function adds a band representing the image timestamp.
var addTime = function(image) {
return image.addBands(image.metadata('system:time_start')
// Convert milliseconds from epoch to years to aid in
// interpretation of the following trend calculation.
.divide(1000 * 60 * 60 * 24 * 365));
};
// Load a MODIS collection, filter to several years of 16 day mosaics,
// and map the time band function over it.
var collection = ee.ImageCollection('MODIS/006/MYD13A1')
.filterDate('2004-01-01', '2010-10-31')
.map(addTime);
// Select the bands to model with the independent variable first.
var trend = collection.select(['system:time_start', 'EVI'])
// Compute the linear trend over time.
.reduce(ee.Reducer.linearFit());
// Display the trend with increasing slopes in green, decreasing in red.
Map.setCenter(-96.943, 39.436, 5);
Map.addLayer(
trend,
{min: 0, max: [-100, 100, 10000], bands: ['scale', 'scale', 'offset']},
'EVI trend'); পাইথন সেটআপ
পাইথন এপিআই এবং ইন্টারেক্টিভ ডেভেলপমেন্টের জন্য geemap ব্যবহার করার জন্য পাইথন এনভায়রনমেন্ট পৃষ্ঠাটি দেখুন।
import ee
import geemap.core as geemap
Colab (পাইথন)
# This function adds a band representing the image timestamp.
def add_time(image):
return image.addBands(
image.metadata('system:time_start')
# Convert milliseconds from epoch to years to aid in
# interpretation of the following trend calculation.
.divide(1000 * 60 * 60 * 24 * 365)
)
# Load a MODIS collection, filter to several years of 16 day mosaics,
# and map the time band function over it.
collection = (
ee.ImageCollection('MODIS/006/MYD13A1')
.filterDate('2004-01-01', '2010-10-31')
.map(add_time)
)
# Select the bands to model with the independent variable first.
trend = collection.select(['system:time_start', 'EVI']).reduce(
# Compute the linear trend over time.
ee.Reducer.linearFit()
)
# Display the trend with increasing slopes in green, decreasing in red.
m.set_center(-96.943, 39.436, 5)
m = geemap.Map()
m.add_layer(
trend,
{
'min': 0,
'max': [-100, 100, 10000],
'bands': ['scale', 'scale', 'offset'],
},
'EVI trend',
)
m মনে রাখবেন যে এই উদাহরণে হ্রাসের আউটপুট হল একটি রৈখিক রিগ্রেশন ( scale ) এর ঢালের জন্য একটি ব্যান্ড এবং ইন্টারসেপ্ট ( offset ) এর জন্য একটি ব্যান্ড সহ একটি দুটি ব্যান্ডেড চিত্র। একটি ImageCollection একটি Image কমাতে উপলব্ধ রিডুসারগুলির একটি তালিকা দেখতে API ডকুমেন্টেশনটি অন্বেষণ করুন।
কম্পোজিট কোন অভিক্ষেপ আছে
একটি ইমেজ সংগ্রহ কমিয়ে তৈরি করা কম্পোজিট ইমেজ যেকোন অনুরোধ করা প্রজেকশনে পিক্সেল তৈরি করতে সক্ষম এবং তাই কোনো নির্দিষ্ট আউটপুট প্রজেকশন নেই । পরিবর্তে, কম্পোজিটগুলিতে 1-ডিগ্রি রেজোলিউশন পিক্সেল সহ WGS-84 এর ডিফল্ট প্রজেকশন রয়েছে। ডিফল্ট প্রজেকশন সহ কম্পোজিটগুলি যে আউটপুট প্রজেকশনের অনুরোধ করা হয়েছে তাতে গণনা করা হবে। কোড এডিটরে কম্পোজিট প্রদর্শন করে (কোড এডিটর কীভাবে স্কেল এবং প্রজেকশন সেট করে সে সম্পর্কে জানুন), অথবা ReduceRegion বা Export মতো একটি সমষ্টির মতো একটি প্রজেকশন/স্কেল স্পষ্টভাবে উল্লেখ করে একটি অনুরোধ করা হয়।
অন্য কিছু উল্লেখ না করা থাকলে, এই পৃষ্ঠার কন্টেন্ট Creative Commons Attribution 4.0 License-এর অধীনে এবং কোডের নমুনাগুলি Apache 2.0 License-এর অধীনে লাইসেন্স প্রাপ্ত। আরও জানতে, Google Developers সাইট নীতি দেখুন। Java হল Oracle এবং/অথবা তার অ্যাফিলিয়েট সংস্থার রেজিস্টার্ড ট্রেডমার্ক।
2025-07-24 UTC-তে শেষবার আপডেট করা হয়েছে।
[null,null,["2025-07-24 UTC-তে শেষবার আপডেট করা হয়েছে।"],[[["\u003cp\u003eUse \u003ccode\u003eimageCollection.reduce()\u003c/code\u003e to composite images in an \u003ccode\u003eImageCollection\u003c/code\u003e into a single image representing a statistical summary (e.g., median, mean) of the collection.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eThe \u003ccode\u003ereduce()\u003c/code\u003e function utilizes reducers like \u003ccode\u003eee.Reducer.median()\u003c/code\u003e to calculate the desired composite, with band names reflecting the reducer used.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eMore complex reductions, such as calculating linear trends, are possible using specific reducers like \u003ccode\u003eee.Reducer.linearFit()\u003c/code\u003e.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eComposite images generated from reducing an image collection do not have a fixed projection and will be computed based on the requested output projection.\u003c/p\u003e\n"]]],[],null,["# Reducing an ImageCollection\n\nTo composite images in an `ImageCollection`, use\n`imageCollection.reduce()`. This will composite all the images in the\ncollection to a single image representing, for example, the min, max, mean or standard\ndeviation of the images.\n(See the [Reducers section](/earth-engine/guides/reducers_image_collection)\nfor more information about reducers). For example, to create a median value image from a\ncollection:\n\n### Code Editor (JavaScript)\n\n```javascript\n// Load a Landsat 8 collection for a single path-row.\nvar collection = ee.ImageCollection('LANDSAT/LC08/C02/T1_TOA')\n .filter(ee.Filter.eq('WRS_PATH', 44))\n .filter(ee.Filter.eq('WRS_ROW', 34))\n .filterDate('2014-01-01', '2015-01-01');\n\n// Compute a median image and display.\nvar median = collection.median();\nMap.setCenter(-122.3578, 37.7726, 12);\nMap.addLayer(median, {bands: ['B4', 'B3', 'B2'], max: 0.3}, 'Median');\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# Load a Landsat 8 collection for a single path-row.\ncollection = (\n ee.ImageCollection('LANDSAT/LC08/C02/T1_TOA')\n .filter(ee.Filter.eq('WRS_PATH', 44))\n .filter(ee.Filter.eq('WRS_ROW', 34))\n .filterDate('2014-01-01', '2015-01-01')\n)\n\n# Compute a median image and display.\nmedian = collection.median()\nm = geemap.Map()\nm.set_center(-122.3578, 37.7726, 12)\nm.add_layer(median, {'bands': ['B4', 'B3', 'B2'], 'max': 0.3}, 'Median')\nm\n```\n\nAt each location in the output image, in each band, the pixel value is the median of all\nunmasked pixels in the input imagery (the images in the collection). In the previous\nexample, `median()` is a convenience method for the following call:\n\n### Code Editor (JavaScript)\n\n```javascript\n// Reduce the collection with a median reducer.\nvar median = collection.reduce(ee.Reducer.median());\n\n// Display the median image.\nMap.addLayer(median,\n {bands: ['B4_median', 'B3_median', 'B2_median'], max: 0.3},\n 'Also median');\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# Reduce the collection with a median reducer.\nmedian = collection.reduce(ee.Reducer.median())\n\n# Display the median image.\nm.add_layer(\n median,\n {'bands': ['B4_median', 'B3_median', 'B2_median'], 'max': 0.3},\n 'Also median',\n)\nm\n```\n\nNote that the band names differ as a result of using `reduce()` instead of the\nconvenience method. Specifically, the names of the reducer have been appended to the\nband names.\n\nMore complex reductions are also possible using `reduce()`. For\nexample, to compute the long term linear trend over a collection, use one of the linear\nregression reducers. The following code computes the linear trend of MODIS Enhanced\nVegetation Index (EVI):\n\n### Code Editor (JavaScript)\n\n```javascript\n// This function adds a band representing the image timestamp.\nvar addTime = function(image) {\n return image.addBands(image.metadata('system:time_start')\n // Convert milliseconds from epoch to years to aid in\n // interpretation of the following trend calculation.\n .divide(1000 * 60 * 60 * 24 * 365));\n};\n\n// Load a MODIS collection, filter to several years of 16 day mosaics,\n// and map the time band function over it.\nvar collection = ee.ImageCollection('MODIS/006/MYD13A1')\n .filterDate('2004-01-01', '2010-10-31')\n .map(addTime);\n\n// Select the bands to model with the independent variable first.\nvar trend = collection.select(['system:time_start', 'EVI'])\n // Compute the linear trend over time.\n .reduce(ee.Reducer.linearFit());\n\n// Display the trend with increasing slopes in green, decreasing in red.\nMap.setCenter(-96.943, 39.436, 5);\nMap.addLayer(\n trend,\n {min: 0, max: [-100, 100, 10000], bands: ['scale', 'scale', 'offset']},\n 'EVI trend');\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# This function adds a band representing the image timestamp.\ndef add_time(image):\n return image.addBands(\n image.metadata('system:time_start')\n # Convert milliseconds from epoch to years to aid in\n # interpretation of the following trend calculation.\n .divide(1000 * 60 * 60 * 24 * 365)\n )\n\n\n# Load a MODIS collection, filter to several years of 16 day mosaics,\n# and map the time band function over it.\ncollection = (\n ee.ImageCollection('MODIS/006/MYD13A1')\n .filterDate('2004-01-01', '2010-10-31')\n .map(add_time)\n)\n\n# Select the bands to model with the independent variable first.\ntrend = collection.select(['system:time_start', 'EVI']).reduce(\n # Compute the linear trend over time.\n ee.Reducer.linearFit()\n)\n\n# Display the trend with increasing slopes in green, decreasing in red.\nm.set_center(-96.943, 39.436, 5)\nm = geemap.Map()\nm.add_layer(\n trend,\n {\n 'min': 0,\n 'max': [-100, 100, 10000],\n 'bands': ['scale', 'scale', 'offset'],\n },\n 'EVI trend',\n)\nm\n```\n\nNote that the output of the reduction in this example is a two banded image\nwith one band for the slope of a linear regression (`scale`) and one band\nfor the intercept (`offset`). Explore the API documentation to see a list of\nthe reducers that are available to reduce an `ImageCollection` to a single\n`Image`.\n\nComposites have no projection\n-----------------------------\n\nComposite images created by reducing an image collection are able to produce pixels\nin any requested projection and therefore *have no fixed output projection* .\nInstead, composites have\n[the default\nprojection](/earth-engine/guides/projections#the-default-projection) of WGS-84 with 1-degree resolution pixels. Composites with the default\nprojection will be computed in whatever output projection is requested. A request\noccurs by displaying the composite in the Code Editor (learn about how the Code editor\nsets [scale](/earth-engine/guides/scale#scale-of-analysis) and\n[projection](/earth-engine/guides/projections)), or by explicitly specifying a\nprojection/scale as in an aggregation such as\n`ReduceRegion` or `Export`."]]
