ঘোষণা : 15 এপ্রিল, 2025 এর আগে আর্থ ইঞ্জিন ব্যবহার করার জন্য নিবন্ধিত সমস্ত অবাণিজ্যিক প্রকল্পগুলিকে অবশ্যই আর্থ ইঞ্জিন অ্যাক্সেস বজায় রাখার জন্য অ-বাণিজ্যিক যোগ্যতা যাচাই করতে হবে।
আর্থ ইঞ্জিনে বেশ কিছু বর্ণালী রূপান্তর পদ্ধতি রয়েছে। এর মধ্যে রয়েছে চিত্রের উদাহরণ পদ্ধতি যেমন normalizedDifference() , unmix() , rgbToHsv() এবং hsvToRgb() ।
প্যান শার্পনিং
প্যান শার্পনিং সূক্ষ্ম রেজোলিউশনের সাথে সংশ্লিষ্ট প্যানক্রোম্যাটিক ইমেজ দ্বারা প্রদত্ত বর্ধনের মাধ্যমে একটি মাল্টিব্যান্ড চিত্রের রেজোলিউশনকে উন্নত করে। rgbToHsv() এবং hsvToRgb() পদ্ধতিগুলি প্যান ধারালো করার জন্য উপযোগী।
স্পেকট্রাল আনমিক্সিং আর্থ ইঞ্জিনে image.unmix() পদ্ধতি হিসাবে প্রয়োগ করা হয়। (আরো নমনীয় পদ্ধতির জন্য, অ্যারে রূপান্তর পৃষ্ঠা দেখুন)। নিম্নলিখিতটি পূর্বনির্ধারিত শহুরে, গাছপালা এবং জলের শেষ সদস্যের সাথে ল্যান্ডস্যাট 5 কে মিশ্রিত করার একটি উদাহরণ:
আর্থ ইঞ্জিনে বেশ কিছু বর্ণালী রূপান্তর পদ্ধতি রয়েছে। এর মধ্যে রয়েছে চিত্রের উদাহরণ পদ্ধতি যেমন normalizedDifference() , unmix() , rgbToHsv() এবং hsvToRgb() ।
প্যান শার্পনিং
প্যান শার্পনিং সূক্ষ্ম রেজোলিউশনের সাথে সংশ্লিষ্ট প্যানক্রোম্যাটিক ইমেজ দ্বারা প্রদত্ত বর্ধনের মাধ্যমে একটি মাল্টিব্যান্ড চিত্রের রেজোলিউশনকে উন্নত করে। rgbToHsv() এবং hsvToRgb() পদ্ধতিগুলি প্যান ধারালো করার জন্য উপযোগী।
স্পেকট্রাল আনমিক্সিং আর্থ ইঞ্জিনে image.unmix() পদ্ধতি হিসাবে প্রয়োগ করা হয়। (আরো নমনীয় পদ্ধতির জন্য, অ্যারে রূপান্তর পৃষ্ঠা দেখুন)। নিম্নলিখিতটি পূর্বনির্ধারিত শহুরে, গাছপালা এবং জলের শেষ সদস্যের সাথে ল্যান্ডস্যাট 5 কে মিশ্রিত করার একটি উদাহরণ:
[null,null,["2025-07-25 UTC-তে শেষবার আপডেট করা হয়েছে।"],[[["\u003cp\u003eEarth Engine provides spectral transformation methods like \u003ccode\u003enormalizedDifference()\u003c/code\u003e, \u003ccode\u003eunmix()\u003c/code\u003e, \u003ccode\u003ergbToHsv()\u003c/code\u003e, and \u003ccode\u003ehsvToRgb()\u003c/code\u003e for image manipulation.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003ePan sharpening enhances image resolution by integrating a panchromatic band, often achieved using \u003ccode\u003ergbToHsv()\u003c/code\u003e and \u003ccode\u003ehsvToRgb()\u003c/code\u003e for color space conversion.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eSpectral unmixing, facilitated by \u003ccode\u003eimage.unmix()\u003c/code\u003e, decomposes image pixels into fractions of predetermined spectral endmembers (e.g., urban, vegetation, water).\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eCode examples demonstrate pan-sharpening with Landsat 8 and spectral unmixing with Landsat 5 using both JavaScript and Python APIs in Earth Engine.\u003c/p\u003e\n"]]],[],null,["# Spectral transformations\n\n|---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|\n| [Run in Google Colab](https://colab.research.google.com/github/google/earthengine-community/blob/master/guides/linked/generated/image_transforms.ipynb) | [View source on GitHub](https://github.com/google/earthengine-community/blob/master/guides/linked/generated/image_transforms.ipynb) |\n\nThere are several spectral transformation methods in Earth Engine. These include instance\nmethods on images such as `normalizedDifference()`, `unmix()`,\n`rgbToHsv()` and `hsvToRgb()`.\n\nPan sharpening\n--------------\n\nPan sharpening improves the resolution of a multiband image through\nenhancement provided by a corresponding panchromatic image with finer resolution.\nThe `rgbToHsv()` and `hsvToRgb()` methods are useful for pan\nsharpening.\n\n### Code Editor (JavaScript)\n\n```javascript\n// Load a Landsat 8 top-of-atmosphere reflectance image.\nvar image = ee.Image('LANDSAT/LC08/C02/T1_TOA/LC08_044034_20140318');\nMap.addLayer(\n image,\n {bands: ['B4', 'B3', 'B2'], min: 0, max: 0.25, gamma: [1.1, 1.1, 1]},\n 'rgb');\n\n// Convert the RGB bands to the HSV color space.\nvar hsv = image.select(['B4', 'B3', 'B2']).rgbToHsv();\n\n// Swap in the panchromatic band and convert back to RGB.\nvar sharpened = ee.Image.cat([\n hsv.select('hue'), hsv.select('saturation'), image.select('B8')\n]).hsvToRgb();\n\n// Display the pan-sharpened result.\nMap.setCenter(-122.44829, 37.76664, 13);\nMap.addLayer(sharpened,\n {min: 0, max: 0.25, gamma: [1.3, 1.3, 1.3]},\n 'pan-sharpened');\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 top-of-atmosphere reflectance image.\nimage = ee.Image('LANDSAT/LC08/C02/T1_TOA/LC08_044034_20140318')\n\n# Convert the RGB bands to the HSV color space.\nhsv = image.select(['B4', 'B3', 'B2']).rgbToHsv()\n\n# Swap in the panchromatic band and convert back to RGB.\nsharpened = ee.Image.cat(\n [hsv.select('hue'), hsv.select('saturation'), image.select('B8')]\n).hsvToRgb()\n\n# Define a map centered on San Francisco, California.\nmap_sharpened = geemap.Map(center=[37.76664, -122.44829], zoom=13)\n\n# Add the image layers to the map and display it.\nmap_sharpened.add_layer(\n image,\n {\n 'bands': ['B4', 'B3', 'B2'],\n 'min': 0,\n 'max': 0.25,\n 'gamma': [1.1, 1.1, 1],\n },\n 'rgb',\n)\nmap_sharpened.add_layer(\n sharpened,\n {'min': 0, 'max': 0.25, 'gamma': [1.3, 1.3, 1.3]},\n 'pan-sharpened',\n)\ndisplay(map_sharpened)\n```\n\nSpectral unmixing\n-----------------\n\nSpectral unmixing is implemented in Earth Engine as the `image.unmix()` method.\n(For more flexible methods, see the [Array Transformations\npage](/earth-engine/guides/arrays_transformations)). The following is an example of unmixing Landsat 5 with predetermined urban,\nvegetation and water endmembers:\n\n### Code Editor (JavaScript)\n\n```javascript\n// Load a Landsat 5 image and select the bands we want to unmix.\nvar bands = ['B1', 'B2', 'B3', 'B4', 'B5', 'B6', 'B7'];\nvar image = ee.Image('LANDSAT/LT05/C02/T1/LT05_044034_20080214')\n .select(bands);\nMap.setCenter(-122.1899, 37.5010, 10); // San Francisco Bay\nMap.addLayer(image, {bands: ['B4', 'B3', 'B2'], min: 0, max: 128}, 'image');\n\n// Define spectral endmembers.\nvar urban = [88, 42, 48, 38, 86, 115, 59];\nvar veg = [50, 21, 20, 35, 50, 110, 23];\nvar water = [51, 20, 14, 9, 7, 116, 4];\n\n// Unmix the image.\nvar fractions = image.unmix([urban, veg, water]);\nMap.addLayer(fractions, {}, 'unmixed');\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 5 image and select the bands we want to unmix.\nbands = ['B1', 'B2', 'B3', 'B4', 'B5', 'B6', 'B7']\nimage = ee.Image('LANDSAT/LT05/C02/T1/LT05_044034_20080214').select(bands)\n\n# Define spectral endmembers.\nurban = [88, 42, 48, 38, 86, 115, 59]\nveg = [50, 21, 20, 35, 50, 110, 23]\nwater = [51, 20, 14, 9, 7, 116, 4]\n\n# Unmix the image.\nfractions = image.unmix([urban, veg, water])\n\n# Define a map centered on San Francisco Bay.\nmap_fractions = geemap.Map(center=[37.5010, -122.1899], zoom=10)\n\n# Add the image layers to the map and display it.\nmap_fractions.add_layer(\n image, {'bands': ['B4', 'B3', 'B2'], 'min': 0, 'max': 128}, 'image'\n)\nmap_fractions.add_layer(fractions, None, 'unmixed')\ndisplay(map_fractions)\n```\nFigure 1. Landsat 5 imagery unmixed to urban (red), vegetation (green) and water (blue) fractions. San Francisco bay area, California, USA."]]