ImageCollection को छोटा करना
संग्रह की मदद से व्यवस्थित रहें
अपनी प्राथमिकताओं के आधार पर, कॉन्टेंट को सेव करें और कैटगरी में बांटें.
ImageCollection में इमेज को कॉम्पोज़ करने के लिए, imageCollection.reduce() का इस्तेमाल करें. इससे कलेक्शन में मौजूद सभी इमेज को एक इमेज में जोड़ दिया जाएगा. उदाहरण के लिए, इमेज का कम से कम, ज़्यादा से ज़्यादा, औसत या स्टैंडर्ड वैरिएशन.
(रिड्यूसर के बारे में ज़्यादा जानकारी के लिए, रिड्यूसर सेक्शन देखें). उदाहरण के लिए, किसी कलेक्शन से मीडियन वैल्यू वाली इमेज बनाने के लिए:
कोड एडिटर (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');
Python सेटअप
Python API के बारे में जानकारी पाने और इंटरैक्टिव डेवलपमेंट के लिए geemap का इस्तेमाल करने के लिए,
Python एनवायरमेंट पेज देखें.
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
आउटपुट इमेज के हर बैंड में, हर जगह पिक्सल वैल्यू, इनपुट इमेज (कलेक्शन में मौजूद इमेज) के सभी बिना मास्क वाले पिक्सल का मीडियन होती है. पिछले उदाहरण में, median(), इस कॉल के लिए एक सुविधाजनक तरीका है:
कोड एडिटर (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');
Python सेटअप
Python API के बारे में जानकारी पाने और इंटरैक्टिव डेवलपमेंट के लिए geemap का इस्तेमाल करने के लिए,
Python एनवायरमेंट पेज देखें.
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
ध्यान दें कि आसान तरीके के बजाय reduce() का इस्तेमाल करने पर, बैंड के नाम अलग-अलग हो जाते हैं. खास तौर पर, रिड्यूसर के नाम को बैंड के नामों के साथ जोड़ दिया गया है.
reduce() का इस्तेमाल करके, ज़्यादा जटिल डेटा को भी कम किया जा सकता है. उदाहरण के लिए, किसी कलेक्शन के लिए लंबे समय के लीनियर रुझान का हिसाब लगाने के लिए, लीनियर रिग्रेशन रिड्यूसर में से किसी एक का इस्तेमाल करें. नीचे दिया गया कोड, MODIS बेहतर वनस्पति सूचकांक (ईवीआई) के लीनियर रुझान का हिसाब लगाता है:
कोड एडिटर (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');
Python सेटअप
Python API के बारे में जानकारी पाने और इंटरैक्टिव डेवलपमेंट के लिए geemap का इस्तेमाल करने के लिए,
Python एनवायरमेंट पेज देखें.
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
ध्यान दें कि इस उदाहरण में, डेटा को कम करने पर, दो बैंड वाली इमेज दिखती है. इसमें एक बैंड, लीनियर रिग्रेशन (scale) के स्लोप के लिए और एक बैंड, इंटरसेप्ट (offset) के लिए होता है. ImageCollection को एक Image में कम करने के लिए उपलब्ध रिड्यूसर की सूची देखने के लिए, एपीआई दस्तावेज़ देखें.
कंपोजिट में कोई प्रोजेक्शन नहीं होता
इमेज कलेक्शन को छोटा करके बनाई गई कंपोजिट इमेज, अनुरोध किए गए किसी भी प्रोजेक्शन में पिक्सल जनरेट कर सकती हैं. इसलिए, उनका कोई तय आउटपुट प्रोजेक्शन नहीं होता.
इसके बजाय, कंपोजिट में WGS-84 का डिफ़ॉल्ट प्रोजेक्शन होता है. इसमें पिक्सल का रिज़ॉल्यूशन एक डिग्री होता है. डिफ़ॉल्ट प्रोजेक्शन वाले कॉम्पोज़िट का हिसाब, उस आउटपुट प्रोजेक्शन में लगाया जाएगा जिसके लिए अनुरोध किया गया है. कोड एडिटर में कॉम्पोज़िट दिखाने पर अनुरोध होता है. साथ ही, ReduceRegion या Export जैसे एग्रीगेशन में प्रोजेक्शन/स्केल को साफ़ तौर पर बताने पर भी अनुरोध होता है. कोड एडिटर, स्केल और प्रोजेक्शन को कैसे सेट करता है, इस बारे में जानें.
जब तक कुछ अलग से न बताया जाए, तब तक इस पेज की सामग्री को Creative Commons Attribution 4.0 License के तहत और कोड के नमूनों को Apache 2.0 License के तहत लाइसेंस मिला है. ज़्यादा जानकारी के लिए, Google Developers साइट नीतियां देखें. Oracle और/या इससे जुड़ी हुई कंपनियों का, Java एक रजिस्टर किया हुआ ट्रेडमार्क है.
आखिरी बार 2025-07-25 (UTC) को अपडेट किया गया.
[null,null,["आखिरी बार 2025-07-25 (UTC) को अपडेट किया गया."],[[["\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`."]]
