ইমেজ ওভারভিউ

Colab লোগোGoogle Colab-এ চালান GitHub লোগোGitHub-এ উৎস দেখুন

Get Started ডক-এ উল্লিখিত হিসাবে, রাস্টার ডেটা আর্থ ইঞ্জিনে Image অবজেক্ট হিসাবে উপস্থাপন করা হয়। চিত্রগুলি এক বা একাধিক ব্যান্ডের সমন্বয়ে গঠিত এবং প্রতিটি ব্যান্ডের নিজস্ব নাম, ডেটা টাইপ, স্কেল, মুখোশ এবং অভিক্ষেপ রয়েছে। প্রতিটি ছবিতে মেটাডেটা বৈশিষ্ট্যের একটি সেট হিসাবে সংরক্ষিত থাকে।

ee.Image কনস্ট্রাক্টর

ee.Image কনস্ট্রাক্টরে আর্থ ইঞ্জিন অ্যাসেট আইডি পেস্ট করে ছবি লোড করা যেতে পারে। আপনি ডেটা ক্যাটালগে ইমেজ আইডি খুঁজে পেতে পারেন। উদাহরণস্বরূপ, একটি ডিজিয়াল এলিভেশন মডেল ( NASADEM ):

কোড এডিটর (জাভাস্ক্রিপ্ট) 

var loadedImage = ee.Image('NASA/NASADEM_HGT/001');

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) 

loaded_image = ee.Image('NASA/NASADEM_HGT/001')

নোট করুন যে কোড এডিটর অনুসন্ধান টুলের মাধ্যমে একটি চিত্র খুঁজে পাওয়া সমতুল্য। আপনি যখন সম্পদ আমদানি করেন, তখন কোড এডিটরের আমদানি বিভাগে আপনার জন্য চিত্র নির্মাণ কোড লেখা হয়। আপনি ee.Image কনস্ট্রাক্টরের যুক্তি হিসাবে একটি ব্যক্তিগত সম্পদ আইডিও ব্যবহার করতে পারেন।

একটি ee.ImageCollection থেকে একটি ee.Image পান৷

একটি সংগ্রহ থেকে একটি চিত্র বের করার আদর্শ উপায় হল সংগ্রহটিকে ফিল্টার করা, নির্দিষ্টতা হ্রাস করার জন্য ফিল্টার সহ। উদাহরণস্বরূপ, সেন্টিনেল -2 পৃষ্ঠের প্রতিফলন সংগ্রহ থেকে একটি চিত্র পেতে:

কোড এডিটর (জাভাস্ক্রিপ্ট) 

var first = ee.ImageCollection('COPERNICUS/S2_SR')
                .filterBounds(ee.Geometry.Point(-70.48, 43.3631))
                .filterDate('2019-01-01', '2019-12-31')
                .sort('CLOUDY_PIXEL_PERCENTAGE')
                .first();
Map.centerObject(first, 11);
Map.addLayer(first, {bands: ['B4', 'B3', 'B2'], min: 0, max: 2000}, 'first');

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) 

first = (
    ee.ImageCollection('COPERNICUS/S2_SR')
    .filterBounds(ee.Geometry.Point(-70.48, 43.3631))
    .filterDate('2019-01-01', '2019-12-31')
    .sort('CLOUDY_PIXEL_PERCENTAGE')
    .first()
)

# Define a map centered on southern Maine.
m = geemap.Map(center=[43.7516, -70.8155], zoom=11)

# Add the image layer to the map and display it.
m.add_layer(
    first, {'bands': ['B4', 'B3', 'B2'], 'min': 0, 'max': 2000}, 'first'
)
display(m)

নোট করুন যে বাছাই ফিল্টার পরে হয়. সম্পূর্ণ সংগ্রহ বাছাই এড়িয়ে চলুন.

ক্লাউড জিওটিআইএফএফ থেকে ছবি

আপনি Google ক্লাউড স্টোরেজে ক্লাউড অপ্টিমাইজড জিওটিআইএফএফ থেকে ছবি লোড করতে ee.Image.loadGeoTIFF() ব্যবহার করতে পারেন। উদাহরণস্বরূপ, Google ক্লাউডে হোস্ট করা পাবলিক ল্যান্ডস্যাট ডেটাসেটে এই জিওটিআইএফএফ রয়েছে, একটি ল্যান্ডস্যাট 8 দৃশ্যের ব্যান্ড 5 এর সাথে সম্পর্কিত। আপনি ee.Image.loadGeoTIFF() ব্যবহার করে ক্লাউড স্টোরেজ থেকে এই ছবিটি লোড করতে পারেন :

কোড এডিটর (জাভাস্ক্রিপ্ট) 

var uri = 'gs://gcp-public-data-landsat/LC08/01/001/002/' +
    'LC08_L1GT_001002_20160817_20170322_01_T2/' +
    'LC08_L1GT_001002_20160817_20170322_01_T2_B5.TIF';
var cloudImage = ee.Image.loadGeoTIFF(uri);
print(cloudImage);

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) 

uri = (
    'gs://gcp-public-data-landsat/LC08/01/001/002/'
    + 'LC08_L1GT_001002_20160817_20170322_01_T2/'
    + 'LC08_L1GT_001002_20160817_20170322_01_T2_B5.TIF'
)
cloud_image = ee.Image.loadGeoTIFF(uri)
display(cloud_image)

মনে রাখবেন যে আপনি যদি ক্লাউড অপ্টিমাইজড জিওটিআইএফএফ পুনরায় লোড করতে চান যা আপনি আর্থ ইঞ্জিন থেকে ক্লাউড স্টোরেজে রপ্তানি করেন , আপনি যখন রপ্তানি করবেন, এখানে বর্ণিত হিসাবে cloudOptimized সত্যে সেট করুন৷

Zarr v2 অ্যারে থেকে ছবি

আপনি ee.Image.loadZarrV2Array() ব্যবহার করতে পারেন Google ক্লাউড স্টোরেজে Zarr v2 অ্যারে থেকে একটি ছবি লোড করতে। উদাহরণস্বরূপ, Google ক্লাউডে হোস্ট করা সর্বজনীন ERA5 ডেটাসেটে এই Zarr v2 অ্যারে রয়েছে, যা পৃথিবীর পৃষ্ঠ থেকে বাষ্পীভূত হওয়া জলের মিটারের সাথে সম্পর্কিত। আপনি ee.Image.loadZarrV2Array() ব্যবহার করে ক্লাউড স্টোরেজ থেকে এই অ্যারেটি লোড করতে পারেন :

কোড এডিটর (জাভাস্ক্রিপ্ট) 

var timeStart = 1000000;
var timeEnd = 1000010;
var zarrV2ArrayImage = ee.Image.loadZarrV2Array({
  uri:
      'gs://gcp-public-data-arco-era5/ar/full_37-1h-0p25deg-chunk-1.zarr-v3/evaporation/.zarray',
  proj: 'EPSG:4326',
  starts: [timeStart],
  ends: [timeEnd]
});
print(zarrV2ArrayImage);
Map.addLayer(zarrV2ArrayImage, {min: -0.0001, max: 0.00005}, 'Evaporation');

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) 

time_start = 1000000
time_end = 1000010
zarr_v2_array_image = ee.Image.loadZarrV2Array(
    uri='gs://gcp-public-data-arco-era5/ar/full_37-1h-0p25deg-chunk-1.zarr-v3/evaporation/.zarray',
    proj='EPSG:4326',
    starts=[time_start],
    ends=[time_end],
)

display(zarr_v2_array_image)

m.add_layer(
    zarr_v2_array_image, {'min': -0.0001, 'max': 0.00005}, 'Evaporation'
)
m

ধ্রুবক ছবি

আইডি দ্বারা ছবি লোড করার পাশাপাশি, আপনি ধ্রুবক, তালিকা বা অন্যান্য উপযুক্ত আর্থ ইঞ্জিন অবজেক্ট থেকেও ছবি তৈরি করতে পারেন। নিম্নলিখিত চিত্রগুলি তৈরি করার, ব্যান্ড উপসেটগুলি পাওয়ার এবং ব্যান্ডগুলিকে ম্যানিপুলেট করার পদ্ধতিগুলিকে চিত্রিত করে:

কোড এডিটর (জাভাস্ক্রিপ্ট) 

// Create a constant image.
var image1 = ee.Image(1);
print(image1);

// Concatenate two images into one multi-band image.
var image2 = ee.Image(2);
var image3 = ee.Image.cat([image1, image2]);
print(image3);

// Create a multi-band image from a list of constants.
var multiband = ee.Image([1, 2, 3]);
print(multiband);

// Select and (optionally) rename bands.
var renamed = multiband.select(
    ['constant', 'constant_1', 'constant_2'], // old names
    ['band1', 'band2', 'band3']               // new names
);
print(renamed);

// Add bands to an image.
var image4 = image3.addBands(ee.Image(42));
print(image4);

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) 

# Create a constant image.
image_1 = ee.Image(1)
display(image_1)

# Concatenate two images into one multi-band image.
image_2 = ee.Image(2)
image_3 = ee.Image.cat([image_1, image_2])
display(image_3)

# Create a multi-band image from a list of constants.
multiband = ee.Image([1, 2, 3])
display(multiband)

# Select and (optionally) rename bands.
renamed = multiband.select(
    ['constant', 'constant_1', 'constant_2'],  # old names
    ['band1', 'band2', 'band3'],  # new names
)
display(renamed)

# Add bands to an image.
image_4 = image_3.addBands(ee.Image(42))
display(image_4)