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15 de abril de 2025 deben
verificar su elegibilidad no comercial para mantener el acceso a Earth Engine.
Cómo reducir una ImageCollection
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Para combinar imágenes en un ImageCollection
, usa imageCollection.reduce()
. Esto combinará todas las imágenes de la recopilación en una sola imagen que represente, por ejemplo, la desviación mínima, máxima, media o estándar de las imágenes.
(consulta la sección Reducers para obtener más información sobre los reductores). Por ejemplo, para crear una imagen de valor medio a partir de una recopilación, haz lo siguiente:
Editor de código (JavaScript)
// 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');
Configuración de Python
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
Colab (Python)
# 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
En cada ubicación de la imagen de salida, en cada banda, el valor del píxel es la mediana de todos los píxeles sin enmascarar en las imágenes de entrada (las imágenes de la colección). En el ejemplo anterior, median()
es un método de conveniencia para la siguiente llamada:
Editor de código (JavaScript)
// 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');
Configuración de Python
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
Colab (Python)
# 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
Ten en cuenta que los nombres de las bandas difieren como resultado de usar reduce()
en lugar del método de conveniencia. Específicamente, los nombres del reductor se agregaron a los nombres de las bandas.
También es posible realizar reducciones más complejas con reduce()
. Por
ejemplo, para calcular la tendencia lineal a largo plazo de una colección, usa uno de los
reductores de regresión lineal. El siguiente código calcula la tendencia lineal del índice de vegetación mejorado (EVI) de MODIS:
Editor de código (JavaScript)
// 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');
Configuración de Python
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
Colab (Python)
# 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
Ten en cuenta que el resultado de la reducción en este ejemplo es una imagen de dos bandas con una banda para la pendiente de una regresión lineal (scale
) y una banda para el intercepto (offset
). Explora la documentación de la API para ver una lista de los reductores disponibles para reducir un ImageCollection
a un solo Image
.
Los compuestos no tienen proyección.
Las imágenes compuestas que se crean reduciendo una colección de imágenes pueden producir píxeles en cualquier proyección solicitada y, por lo tanto, no tienen una proyección de salida fija.
En cambio, los compuestos tienen la proyección predeterminada de WGS-84 con píxeles de resolución de 1 grado. Los compuestos con la proyección predeterminada se calcularán en cualquier proyección de salida que se solicite. Una solicitud se produce cuando se muestra el compuesto en el editor de código (obtén información sobre cómo el editor de código establece la escala y la proyección) o cuando se especifica de forma explícita una proyección o escala, como en una agregación, como ReduceRegion
o Export
.
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Última actualización: 2025-07-25 (UTC)
[null,null,["Última actualización: 2025-07-25 (UTC)"],[[["\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`."]]