Duyuru:
15 Nisan 2025'ten önce Earth Engine'i kullanmak için kaydedilen tüm ticari olmayan projelerin Earth Engine erişimini sürdürmek için
ticari olmayan uygunluğu doğrulaması gerekir.
Matematiksel İşlemler
Koleksiyonlar ile düzeninizi koruyun
İçeriği tercihlerinize göre kaydedin ve kategorilere ayırın.
Resim matematik işlemleri add() ve subtract() gibi operatörler kullanılarak yapılabilir ancak birkaç terimden fazlasını içeren karmaşık hesaplamalar için expression() işlevi iyi bir alternatiftir. Operatörler ve ifadeler hakkında daha fazla bilgi için aşağıdaki bölümlere bakın.
Operatörler
Matematik operatörleri, resim bantlarında temel aritmetik işlemleri gerçekleştirir. Bu işlevler iki giriş alır:
iki resim veya bir resim ve maskelenmiş pikseli olmayan tek bantlı sabit resim olarak yorumlanan sabit bir terim. İşlemler her bant için piksel başına gerçekleştirilir.
Temel bir örnek olarak, add(), subtract() ve divide() operatörlerinin kullanıldığı VIIRS görüntülerini kullanarak Normalleştirilmiş Fark Bitki Örtüsü İndeksi'ni (NDVI) hesaplama görevini ele alalım:
Kod Düzenleyici (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')));
Python kurulumu
Python API'si ve etkileşimli geliştirme için geemap kullanımı hakkında bilgi edinmek üzere
Python Ortamı sayfasına bakın.
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')
)
)
)
Yalnızca iki giriş arasındaki maskesiz piksellerin kesişimi dikkate alınır ve maskesiz olarak döndürülür. Diğer tüm pikseller maskelenir. Genel olarak, girişlerden birinde yalnızca bir bant varsa bu bant, diğer girişteki tüm bantlara karşı kullanılır. Girişler aynı sayıda banda sahipse ancak aynı ada sahip değilse doğal sırada ikişerli gruplar halinde kullanılırlar. Çıkış bantları, iki girişten uzun olana göre adlandırılır veya uzunlukları eşitse ilk girişin sırasına göre adlandırılır. Çıkış piksellerinin türü, giriş türlerinin birleşimidir.
Aşağıdaki çok bantlı görüntü çıkarma örneğinde, bantların nasıl otomatik olarak eşlendiği gösterilmektedir. Bu eşleme sonucunda, birlikte gerçekleşen her bant için her piksel için bir "değişiklik vektörü" elde edilir.
Kod Düzenleyici (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.');
Python kurulumu
Python API'si ve etkileşimli geliştirme için geemap kullanımı hakkında bilgi edinmek üzere
Python Ortamı sayfasına bakın.
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)
Bu örneğin ikinci bölümünde, kare farkı image.pow(2) kullanılarak hesaplanır. Temel aritmetik, trigonometri, üs alma, yuvarlama, dönüştürme, bit işleme ve daha fazlasını işleyen matematiksel operatörlerin tam listesi için API dokümanlarına bakın.
İfadeler
Daha karmaşık matematiksel ifadeleri uygulamak için bir matematik işleminin metin temsilini ayrıştıran image.expression() işlevini kullanabilirsiniz.
Aşağıdaki örnekte, Gelişmiş Bitki Örtüsü İndeksi'ni (EVI) hesaplamak için expression() kullanılmaktadır:
Kod Düzenleyici (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']});
Python kurulumu
Python API'si ve etkileşimli geliştirme için geemap kullanımı hakkında bilgi edinmek üzere
Python Ortamı sayfasına bakın.
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)
expression() işlevinin ilk bağımsız değişkeninin matematik işleminin metinsel temsili, ikinci bağımsız değişkenin ise anahtarlarının ifadede kullanılan değişken adları, değerlerinin ise değişkenlerin eşlenmesi gereken görüntü bantları olduğu Resimdeki bantlar, sözlük yerine b("band name") veya b(index) (ör. b(0)) olarak adlandırılabilir. Bant haritası sözlüğü kullanıldığında bantlar, giriş dışındaki resimlerden tanımlanabilir. expression() işlevinin, iki tam sayı bölündüğünde kalanı atıp tam sayı döndüren "yuvarlanan bölme"yi kullandığını unutmayın. Örneğin,
10 / 20 = 0. Bu davranışı değiştirmek için operandlardan birini 1.0 ile çarpın: 10 * 1.0 / 20 = 0.5. Birden fazla kaynak görüntüden alınan bantlar değerlendirilirken yalnızca maskesiz piksellerin kesişimi dikkate alınır ve maskesiz olarak döndürülür. Desteklenen ifade operatörleri aşağıdaki tabloda listelenmiştir.
expression() için operatörler
| Tür |
Sembol |
Ad |
| Aritmetik |
+ - * / % ** |
Toplama, Çıkarma, Çarpma, Bölme, Mod, Üs |
| İlişkisel |
== != < > <= >= |
Eşit, Eşit Değil, Küçüktür, Büyüktür vb. |
| Mantıksal |
&& || ! ^ |
Ve, Veya, Değil, Xor |
| Üçlü |
? : |
If then else |
Aksi belirtilmediği sürece bu sayfanın içeriği Creative Commons Atıf 4.0 Lisansı altında ve kod örnekleri Apache 2.0 Lisansı altında lisanslanmıştır. Ayrıntılı bilgi için Google Developers Site Politikaları'na göz atın. Java, Oracle ve/veya satış ortaklarının tescilli ticari markasıdır.
Son güncelleme tarihi: 2025-07-25 UTC.
[null,null,["Son güncelleme tarihi: 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()`]"]]
Google Colab'da çalıştır
GitHub'da kaynağı görüntüleyin