Operacje matematyczne
Zadbaj o dobrą organizację dzięki kolekcji
Zapisuj i kategoryzuj treści zgodnie ze swoimi preferencjami.
Obliczenia obrazowe można wykonywać za pomocą operatorów takich jak add() i subtract(), ale w przypadku złożonych obliczeń z większą liczbą składników dobrą alternatywą jest funkcja expression(). Więcej informacji o operatorach i wyrażeniach znajdziesz w następnych sekcjach.
Operatory
Operatory matematyczne wykonują podstawowe operacje arytmetyczne na pasmach obrazu. Do ich działania potrzebne są 2 parametry:
dwa obrazy lub jeden obraz i wyrażenie stałe, które jest interpretowane jako obraz jednopasmowy bez zamaskowanych pikseli. Operacje są wykonywane dla każdego piksela w ramach każdego pasma.
W podstawowym przykładzie rozpatrzmy obliczenie znormalizowanego różnicowego wskaźnika wegetacji (NDVI) na podstawie obrazu z VIIRS, gdzie operatorzy add(), subtract() i divide() są używane w ten sposób:
Edytor kodu (JavaScript)
// Load a VIIRS 8-day surface reflectance composite for May 2024.
var viirs202405 = ee.ImageCollection('NASA/VIIRS/002/VNP09H1').filter(
ee.Filter.date('2024-05-01', '2024-05-16')).first();
// Compute NDVI.
var ndvi202405 = viirs202405.select('SurfReflect_I2')
.subtract(viirs202405.select('SurfReflect_I1'))
.divide(viirs202405.select('SurfReflect_I2')
.add(viirs202405.select('SurfReflect_I1')));
Konfiguracja Pythona
Informacje o interfejsie Python API i o używaniu pakietu geemap do programowania interaktywnego znajdziesz na stronie
Python Environment.
import ee
import geemap.core as geemap
Colab (Python)
# Load a VIIRS 8-day surface reflectance composite for May 2024.
viirs202405 = (
ee.ImageCollection('NASA/VIIRS/002/VNP09H1')
.filter(ee.Filter.date('2024-05-01', '2024-05-16'))
.first()
)
# Compute NDVI.
ndvi202405 = (
viirs202405.select('SurfReflect_I2')
.subtract(viirs202405.select('SurfReflect_I1'))
.divide(
viirs202405.select('SurfReflect_I2').add(
viirs202405.select('SurfReflect_I1')
)
)
)
Tylko przecięcie niezamaskowanych pikseli między 2 wejściami jest brane pod uwagę i zwracane jako niezamaskowane, a wszystko inne jest zamaskowane. Ogólnie, jeśli jeden z wejść ma tylko jeden zakres, jest on używany w przypadku wszystkich zakresów drugiego wejścia. Jeśli wejścia mają taką samą liczbę pasm, ale nie mają tych samych nazw, są używane parami w kolejności naturalnej. Pasma wyjściowe są nazywane według dłuższego z 2 argumentów lub (jeśli mają taką samą długość) według kolejności pierwszego argumentu. Typ pikseli wyjściowych jest zbiorem typów danych wejściowych.
Ten przykład odejmowania obrazów w wielu pasmach pokazuje, jak pasma są dopasowywane automatycznie, co powoduje powstanie „wektora zmian” dla każdego piksela w przypadku każdego współwystępującego pasma.
Edytor kodu (JavaScript)
// Load a VIIRS 8-day surface reflectance composite for September 2024.
var viirs202409 = ee.ImageCollection('NASA/VIIRS/002/VNP09H1').filter(
ee.Filter.date('2024-09-01', '2024-09-16')).first();
// Compute multi-band difference between the September composite and the
// previously loaded May composite.
var diff = viirs202409.subtract(ndvi202405);
Map.addLayer(diff, {
bands: ['SurfReflect_I1', 'SurfReflect_I2', 'SurfReflect_I3'],
min: -1,
max: 1
}, 'difference');
// Compute the squared difference in each band.
var squaredDifference = diff.pow(2);
Map.addLayer(squaredDifference, {
bands: ['SurfReflect_I1', 'SurfReflect_I2', 'SurfReflect_I3'],
min: 0,
max: 0.7
}, 'squared diff.');
Konfiguracja Pythona
Informacje o interfejsie Python API i o używaniu pakietu geemap do programowania interaktywnego znajdziesz na stronie
Python Environment.
import ee
import geemap.core as geemap
Colab (Python)
# Load a VIIRS 8-day surface reflectance composite for September 2024.
viirs202409 = (
ee.ImageCollection('NASA/VIIRS/002/VNP09H1')
.filter(ee.Filter.date('2024-09-01', '2024-09-16'))
.first()
)
# Compute multi-band difference between the September composite and the
# previously loaded May composite.
diff = viirs202409.subtract(ndvi202405)
m = geemap.Map()
m.add_layer(
diff,
{
'bands': ['SurfReflect_I1', 'SurfReflect_I2', 'SurfReflect_I3'],
'min': -1,
'max': 1,
},
'difference',
)
# Compute the squared difference in each band.
squared_difference = diff.pow(2)
m.add_layer(
squared_difference,
{
'bands': ['SurfReflect_I1', 'SurfReflect_I2', 'SurfReflect_I3'],
'min': 0,
'max': 0.7,
},
'squared diff.',
)
display(m)
W drugiej części tego przykładu kwadrat różnicy jest obliczany za pomocą funkcji image.pow(2). Pełną listę operatorów matematycznych obsługujących podstawowe działania arytmetyczne, trygonometrię, wykładnik, zaokrąglanie, konwersję, operacje bitowe i inne znajdziesz w dokumentacji interfejsu API.
Wyrażenia
Aby zaimplementować bardziej złożone wyrażenia matematyczne, rozważ użycie funkcji image.expression(), która analizuje tekstową reprezentację operacji matematycznej.
W tym przykładzie do obliczenia wskaźnika EVI (Enhanced Vegetation Index) użyto funkcji expression():
Edytor kodu (JavaScript)
// Load a Landsat 8 image.
var image = ee.Image('LANDSAT/LC08/C02/T1_TOA/LC08_044034_20140318');
// Compute the EVI using an expression.
var evi = image.expression(
'2.5 * ((NIR - RED) / (NIR + 6 * RED - 7.5 * BLUE + 1))', {
'NIR': image.select('B5'),
'RED': image.select('B4'),
'BLUE': image.select('B2')
});
Map.centerObject(image, 9);
Map.addLayer(evi, {min: -1, max: 1, palette: ['a6611a', 'f5f5f5', '4dac26']});
Konfiguracja Pythona
Informacje o interfejsie Python API i o używaniu pakietu geemap do programowania interaktywnego znajdziesz na stronie
Python Environment.
import ee
import geemap.core as geemap
Colab (Python)
# Load a Landsat 8 image.
image = ee.Image('LANDSAT/LC08/C02/T1_TOA/LC08_044034_20140318')
# Compute the EVI using an expression.
evi = image.expression(
'2.5 * ((NIR - RED) / (NIR + 6 * RED - 7.5 * BLUE + 1))',
{
'NIR': image.select('B5'),
'RED': image.select('B4'),
'BLUE': image.select('B2'),
},
)
# Define a map centered on San Francisco Bay.
map_evi = geemap.Map(center=[37.4675, -122.1363], zoom=9)
# Add the image layer to the map and display it.
map_evi.add_layer(
evi, {'min': -1, 'max': 1, 'palette': ['a6611a', 'f5f5f5', '4dac26']}, 'evi'
)
display(map_evi)
Zwróć uwagę, że pierwszy argument funkcji expression() to reprezentacja tekstowa operacji matematycznej, drugi argument to słownik, w którym kluczami są nazwy zmiennych użytych w wyrażeniu, a wartościami pasma obrazu, do których należy zmapować zmienne. Pasma na obrazie mogą być określane jako b("band name") lub
b(index), na przykład b(0), zamiast podawania słownika. Pasma można definiować na podstawie obrazów innych niż dane wejściowe, jeśli używasz słownika mapy pasm. Pamiętaj, że expression() używa „podziel przez z zaokrągleniem w dół”, która odrzuca resztę i zwraca liczbę całkowitą po podzieleniu 2 liczb całkowitych. Na przykład:10 / 20 = 0. Aby zmienić to zachowanie, pomnóż jeden z operandów przez:1.0: 10 * 1.0 / 20 = 0.5. Tylko przecięcie niezamaskowanych pikseli jest brane pod uwagę i zwracane jako niezamaskowane, gdy oceniane są pasma z więcej niż jednego obrazu źródłowego. Obsługiwane operatory wyrażeń są wymienione w tabeli poniżej.
Operatory dla expression()
| Typ |
Symbol |
Nazwa |
| Arytmetyka |
+ - * / % ** |
Dodawanie, odejmowanie, mnożenie, dzielenie, modulo, wykładnik |
| Relacyjne |
== != < > <= >= |
Równe, Inne niż, Mniejsze niż, Większe niż itp. |
| Logiczny |
&& || ! ^ |
And, Or, Not, Xor |
| Ternarialna |
? : |
Jeśli, to inaczej |
O ile nie stwierdzono inaczej, treść tej strony jest objęta licencją Creative Commons – uznanie autorstwa 4.0, a fragmenty kodu są dostępne na licencji Apache 2.0. Szczegółowe informacje na ten temat zawierają zasady dotyczące witryny Google Developers. Java jest zastrzeżonym znakiem towarowym firmy Oracle i jej podmiotów stowarzyszonych.
Ostatnia aktualizacja: 2025-07-25 UTC.
[null,null,["Ostatnia aktualizacja: 2025-07-25 UTC."],[[["\u003cp\u003eEarth Engine provides tools for performing image math, including operators for basic arithmetic and the \u003ccode\u003eexpression()\u003c/code\u003e function for complex computations.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eOperators like \u003ccode\u003eadd()\u003c/code\u003e, \u003ccode\u003esubtract()\u003c/code\u003e, and \u003ccode\u003edivide()\u003c/code\u003e enable pixel-wise calculations between images or an image and a constant.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eThe \u003ccode\u003eexpression()\u003c/code\u003e function allows implementing custom formulas by parsing text representations of mathematical operations and mapping variables to image bands.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eWhen using \u003ccode\u003eexpression()\u003c/code\u003e, ensure to handle integer division appropriately by multiplying one operand by \u003ccode\u003e1.0\u003c/code\u003e to preserve decimal values if needed.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eBoth operators and expressions automatically handle band matching and masking, considering only unmasked pixels in the calculations.\u003c/p\u003e\n"]]],[],null,["# Mathematical Operations\n\n|---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|\n| [Run in Google Colab](https://colab.research.google.com/github/google/earthengine-community/blob/master/guides/linked/generated/image_math.ipynb) | [View source on GitHub](https://github.com/google/earthengine-community/blob/master/guides/linked/generated/image_math.ipynb) |\n\nImage math can be performed using operators like `add()` and\n`subtract()`, but for complex computations with more than a couple of terms, the\n`expression()` function provides a good alternative. See the following sections\nfor more information on [operators](#operators) and\n[expressions](#expressions).\n\nOperators\n---------\n\nMath operators perform basic arithmetic operations on image bands. They take two inputs:\neither two images or one image and a constant term, which\nis interpreted as a single-band constant image with no masked pixels. Operations are performed\nper pixel for each band.\n\nAs a basic example, consider the task of calculating the Normalized Difference Vegetation\nIndex (NDVI) using VIIRS imagery, where `add()`, `subtract()`,\nand `divide()` operators are used:\n\n### Code Editor (JavaScript)\n\n```javascript\n// Load a VIIRS 8-day surface reflectance composite for May 2024.\nvar viirs202405 = ee.ImageCollection('NASA/VIIRS/002/VNP09H1').filter(\n ee.Filter.date('2024-05-01', '2024-05-16')).first();\n\n// Compute NDVI.\nvar ndvi202405 = viirs202405.select('SurfReflect_I2')\n .subtract(viirs202405.select('SurfReflect_I1'))\n .divide(viirs202405.select('SurfReflect_I2')\n .add(viirs202405.select('SurfReflect_I1')));\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 VIIRS 8-day surface reflectance composite for May 2024.\nviirs202405 = (\n ee.ImageCollection('NASA/VIIRS/002/VNP09H1')\n .filter(ee.Filter.date('2024-05-01', '2024-05-16'))\n .first()\n)\n\n# Compute NDVI.\nndvi202405 = (\n viirs202405.select('SurfReflect_I2')\n .subtract(viirs202405.select('SurfReflect_I1'))\n .divide(\n viirs202405.select('SurfReflect_I2').add(\n viirs202405.select('SurfReflect_I1')\n )\n )\n)\n```\n| **Note:** the normalized difference operation is available as a shortcut method: [`normalizedDifference()`](/earth-engine/apidocs/ee-image-normalizeddifference).\n\nOnly the intersection of unmasked pixels between the two inputs are\nconsidered and returned as unmasked, all else are masked. In general, if either input has only\none band, then it is used against all the bands in the other input. If the inputs have the same\nnumber of bands, but not the same names, they're used pairwise in the natural order. The\noutput bands are named for the longer of the two inputs, or if they're equal in length, in the\nfirst input's order. The type of the output pixels is the union of the input types.\n\nThe following example of multi-band image subtraction demonstrates how bands are matched\nautomatically, resulting in a \"change vector\" for each pixel for each co-occurring band.\n\n### Code Editor (JavaScript)\n\n```javascript\n// Load a VIIRS 8-day surface reflectance composite for September 2024.\nvar viirs202409 = ee.ImageCollection('NASA/VIIRS/002/VNP09H1').filter(\n ee.Filter.date('2024-09-01', '2024-09-16')).first();\n\n// Compute multi-band difference between the September composite and the\n// previously loaded May composite.\nvar diff = viirs202409.subtract(ndvi202405);\nMap.addLayer(diff, {\n bands: ['SurfReflect_I1', 'SurfReflect_I2', 'SurfReflect_I3'],\n min: -1,\n max: 1\n}, 'difference');\n\n// Compute the squared difference in each band.\nvar squaredDifference = diff.pow(2);\nMap.addLayer(squaredDifference, {\n bands: ['SurfReflect_I1', 'SurfReflect_I2', 'SurfReflect_I3'],\n min: 0,\n max: 0.7\n}, 'squared diff.');\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 VIIRS 8-day surface reflectance composite for September 2024.\nviirs202409 = (\n ee.ImageCollection('NASA/VIIRS/002/VNP09H1')\n .filter(ee.Filter.date('2024-09-01', '2024-09-16'))\n .first()\n)\n\n# Compute multi-band difference between the September composite and the\n# previously loaded May composite.\ndiff = viirs202409.subtract(ndvi202405)\n\nm = geemap.Map()\nm.add_layer(\n diff,\n {\n 'bands': ['SurfReflect_I1', 'SurfReflect_I2', 'SurfReflect_I3'],\n 'min': -1,\n 'max': 1,\n },\n 'difference',\n)\n\n# Compute the squared difference in each band.\nsquared_difference = diff.pow(2)\n\nm.add_layer(\n squared_difference,\n {\n 'bands': ['SurfReflect_I1', 'SurfReflect_I2', 'SurfReflect_I3'],\n 'min': 0,\n 'max': 0.7,\n },\n 'squared diff.',\n)\ndisplay(m)\n```\n\nIn the second part of this example, the squared difference is computed using\n`image.pow(2)`. For the complete list of mathematical operators handling\nbasic arithmetic, trigonometry, exponentiation, rounding, casting, bitwise operations\nand more, see the [API documentation](/earth-engine/apidocs).\n\nExpressions\n-----------\n\nTo implement more complex mathematical expressions, consider using\n`image.expression()`, which parses a text representation of a math operation.\nThe following example uses `expression()` to compute the Enhanced\nVegetation Index (EVI):\n\n### Code Editor (JavaScript)\n\n```javascript\n// Load a Landsat 8 image.\nvar image = ee.Image('LANDSAT/LC08/C02/T1_TOA/LC08_044034_20140318');\n\n// Compute the EVI using an expression.\nvar evi = image.expression(\n '2.5 * ((NIR - RED) / (NIR + 6 * RED - 7.5 * BLUE + 1))', {\n 'NIR': image.select('B5'),\n 'RED': image.select('B4'),\n 'BLUE': image.select('B2')\n});\n\nMap.centerObject(image, 9);\nMap.addLayer(evi, {min: -1, max: 1, palette: ['a6611a', 'f5f5f5', '4dac26']});\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 image.\nimage = ee.Image('LANDSAT/LC08/C02/T1_TOA/LC08_044034_20140318')\n\n# Compute the EVI using an expression.\nevi = image.expression(\n '2.5 * ((NIR - RED) / (NIR + 6 * RED - 7.5 * BLUE + 1))',\n {\n 'NIR': image.select('B5'),\n 'RED': image.select('B4'),\n 'BLUE': image.select('B2'),\n },\n)\n\n# Define a map centered on San Francisco Bay.\nmap_evi = geemap.Map(center=[37.4675, -122.1363], zoom=9)\n\n# Add the image layer to the map and display it.\nmap_evi.add_layer(\n evi, {'min': -1, 'max': 1, 'palette': ['a6611a', 'f5f5f5', '4dac26']}, 'evi'\n)\ndisplay(map_evi)\n```\n\nObserve that the first argument to `expression()` is the textual representation of\nthe math operation, the second argument is a dictionary where the keys are variable names used\nin the expression and the values are the image bands to which the variables should be\nmapped. Bands in the image may be referred to as `b(\"band name\")` or\n`b(index)`, for example `b(0)`, instead\nof providing the dictionary. Bands can be defined from images other than the input when using\nthe band map dictionary. Note that `expression()` uses \"floor division\", which\ndiscards the remainder and returns an integer when two integers are divided. For example\n`10 / 20 = 0`. To change this behavior, multiply one of the operands by\n`1.0`: `10 * 1.0 / 20 = 0.5`. Only the intersection of unmasked pixels\nare considered and returned as unmasked when bands from more than one source image are\nevaluated. Supported expression operators are listed in the following table.\n\n| Type | Symbol | Name |\n|----------------|---------------------|----------------------------------------------------|\n| **Arithmetic** | + - \\* / % \\*\\* | Add, Subtract, Multiply, Divide, Modulus, Exponent |\n| **Relational** | == != \\\u003c \\\u003e \\\u003c= \\\u003e= | Equal, Not Equal, Less Than, Greater than, etc. |\n| **Logical** | \\&\\& \\|\\| ! \\^ | And, Or, Not, Xor |\n| **Ternary** | ? : | If then else |\n[Operators for `expression()`]"]]
Uruchom w Google Colab
Wyświetl źródło na GitHubie