הצטרפויות פשוטות

הצירוף הפשוט מחזיר אלמנטים מהאוסף primary שתואמים לכל אלמנט באוסף secondary, בהתאם לתנאי ההתאמה במסנן. כדי להצטרף לפגישה בצורה פשוטה, משתמשים ב-ee.Join.simple(). האפשרות הזו יכולה להיות שימושית כדי למצוא את הרכיבים המשותפים בין קולקציות שונות או לסנן קולקציה אחת לפי קולקציה אחרת. לדוגמה, נניח שיש שתי אוספים של תמונות ש (יכול להיות) יש להם כמה רכיבים תואמים, כאשר 'התאמה' מוגדרת לפי התנאי שצוין במסנן. לדוגמה, נניח שהתאמה פירושה שמזהי התמונות זהים. מאחר ששתי הקבוצות של התמונות התואמות זהות, אפשר להשתמש בחיבור פשוט כדי למצוא את קבוצת התמונות התואמות הזו:

Code Editor‏ (JavaScript)

// Load a Landsat 8 image collection at a point of interest.
var collection = ee.ImageCollection('LANDSAT/LC08/C02/T1_TOA')
    .filterBounds(ee.Geometry.Point(-122.09, 37.42));

// Define start and end dates with which to filter the collections.
var april = '2014-04-01';
var may = '2014-05-01';
var june = '2014-06-01';
var july = '2014-07-01';

// The primary collection is Landsat images from April to June.
var primary = collection.filterDate(april, june);

// The secondary collection is Landsat images from May to July.
var secondary = collection.filterDate(may, july);

// Use an equals filter to define how the collections match.
var filter = ee.Filter.equals({
  leftField: 'system:index',
  rightField: 'system:index'
});

// Create the join.
var simpleJoin = ee.Join.simple();

// Apply the join.
var simpleJoined = simpleJoin.apply(primary, secondary, filter);

// Display the result.
print('Simple join: ', simpleJoined);

הגדרת Python

בדף סביבת Python מפורט מידע על Python API ועל השימוש ב-geemap לפיתוח אינטראקטיבי.

import ee
import geemap.core as geemap

Colab (Python)

# Load a Landsat 8 image collection at a point of interest.
collection = ee.ImageCollection('LANDSAT/LC08/C02/T1_TOA').filterBounds(
    ee.Geometry.Point(-122.09, 37.42)
)

# Define start and end dates with which to filter the collections.
april = '2014-04-01'
may = '2014-05-01'
june = '2014-06-01'
july = '2014-07-01'

# The primary collection is Landsat images from April to June.
primary = collection.filterDate(april, june)

# The secondary collection is Landsat images from May to July.
secondary = collection.filterDate(may, july)

# Use an equals filter to define how the collections match.
filter = ee.Filter.equals(leftField='system:index', rightField='system:index')

# Create the join.
simple_join = ee.Join.simple()

# Apply the join.
simple_joined = simple_join.apply(primary, secondary, filter)

# Display the result.
display('Simple join:', simple_joined)

בדוגמה הקודמת, שימו לב שהאוספים שרוצים למזג חופפים זמנית במשך כחודש. שימו לב שכאשר מחילים את המיזוג הזה, הפלט יהיה ImageCollection עם רק התמונות התואמות באוסף primary. הפלט אמור להיראות כך:

Image LANDSAT/LC08/C02/T1_TOA/LC08_044034_20140505 (17 bands)
Image LANDSAT/LC08/C02/T1_TOA/LC08_044034_20140521 (17 bands)

הפלט הזה מראה ששתי תמונות תואמות (כפי שצוין במסנן) בין האוספים primary ו-secondary, תמונות מ-5 במאי ומ-21 במאי.