Resme Genel Bakış

Google Colab'da çalıştır

GitHub'da kaynağı görüntüleyin

Başlayın dokümanında belirtildiği gibi, raster veriler Earth Engine'da Image nesneleri olarak temsil edilir. Görüntüler bir veya daha fazla banttan oluşur ve her bantın kendi adı, veri türü, ölçeği, maskesi ve projeksiyonu vardır. Her görüntünün, bir özellik grubu olarak depolanan meta verileri vardır.

ee.Image oluşturucu

Resimler, ee.Image kurucuya bir Earth Engine öğe kimliği yapıştırılarak yüklenebilir. Resim kimliklerini veri kataloğunda bulabilirsiniz. Örneğin, dijital bir yükseklik modeline (NASADEM):

Kod Düzenleyici (JavaScript)

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

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)

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

Kod Düzenleyici arama aracı ile resim bulmanın da aynı olduğunu unutmayın. Öğeyi içe aktardığınızda resim oluşturma kodu, Kod Düzenleyici'nin içe aktarma bölümüne sizin için yazılır. ee.Image oluşturucunun bağımsız değişkeni olarak kişisel bir öğe kimliği de kullanabilirsiniz.

ee.ImageCollection'dan ee.Image alma

Bir koleksiyondan görüntü almanın standart yolu, koleksiyona özgülük azalacak şekilde filtreler uygulayarak koleksiyonu filtrelemektir. Örneğin, Sentinel-2 yüzey yansıma koleksiyonu'ndan görüntü almak için:

Kod Düzenleyici (JavaScript)

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');

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)

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)

Sıralamanın filtrelerden sonra yapıldığını unutmayın. Koleksiyonun tamamını sıralamayın.

Cloud GeoTIFF'lerinden alınan görüntüler

Google Cloud Storage'daki Cloud Optimized GeoTIFFs'den görüntü yüklemek için ee.Image.loadGeoTIFF()'ü kullanabilirsiniz. Örneğin, Google Cloud'da barındırılan herkese açık Landsat veri kümesi, Landsat 8 görüntüsünün 5. bandına karşılık gelen bu GeoTIFF dosyasını içerir. Bu resmi ee.Image.loadGeoTIFF() kullanarak Cloud Storage'dan yükleyebilirsiniz:

Kod Düzenleyici (JavaScript)

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);

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)

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)

Earth Engine'dan Cloud Storage'a aktardığınız bir Bulut Optimizasyonu Yapılmış GeoTIFF'i yeniden yüklemek istiyorsanız dışa aktarma işlemini yaparken cloudOptimized değerini burada açıklandığı gibi true olarak ayarlamanız gerektiğini unutmayın.

Zarr v2 dizilerindeki resimler

Google Cloud Storage'daki bir Zarr v2 dizisinden resim yüklemek için ee.Image.loadZarrV2Array()'ü kullanabilirsiniz. Örneğin, Google Cloud'da barındırılan herkese açık ERA5 veri kümesi, Dünya'nın yüzeyinden buharlaşan metrekarelerce suya karşılık gelen bu Zarr v2 dizisini içerir. Bu diziyi ee.Image.loadZarrV2Array() kullanarak Cloud Storage'dan yükleyebilirsiniz:

Kod Düzenleyici (JavaScript)

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');

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)

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

Sabit resimler

Resimleri kimliğe göre yüklemenin yanı sıra sabitlerden, listelerden veya diğer uygun Earth Engine nesnelerinden de resim oluşturabilirsiniz. Aşağıda, görüntü oluşturma, bant alt kümeleri alma ve bantları değiştirme yöntemleri gösterilmektedir:

Kod Düzenleyici (JavaScript)

// 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);

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)

# 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)