Pengurangan yang Dikelompokkan dan Statistik Zonal

Anda bisa mendapatkan statistik di setiap zona Image atau FeatureCollection dengan menggunakan reducer.group() untuk mengelompokkan output reducer berdasarkan nilai input yang ditentukan. Misalnya, untuk menghitung total populasi dan jumlah unit perumahan di setiap negara bagian, contoh ini mengelompokkan output pengurangan blok sensus FeatureCollection sebagai berikut:

Editor Kode (JavaScript)

// Load a collection of US census blocks.
var blocks = ee.FeatureCollection('TIGER/2010/Blocks');

// Compute sums of the specified properties, grouped by state code.
var sums = blocks
  .filter(ee.Filter.and(
    ee.Filter.neq('pop10', null),
    ee.Filter.neq('housing10', null)))
  .reduceColumns({
    selectors: ['pop10', 'housing10', 'statefp10'],
    reducer: ee.Reducer.sum().repeat(2).group({
      groupField: 2,
      groupName: 'state-code',
    })
});

// Print the resultant Dictionary.
print(sums);

Penyiapan Python

Lihat halaman Lingkungan Python untuk mengetahui informasi tentang Python API dan penggunaan geemap untuk pengembangan interaktif.

import ee
import geemap.core as geemap

Colab (Python)

# Load a collection of US census blocks.
blocks = ee.FeatureCollection('TIGER/2010/Blocks')

# Compute sums of the specified properties, grouped by state code.
sums = blocks.filter(
    ee.Filter.And(
        ee.Filter.neq('pop10', None), ee.Filter.neq('housing10', None)
    )
).reduceColumns(
    selectors=['pop10', 'housing10', 'statefp10'],
    reducer=ee.Reducer.sum()
    .repeat(2)
    .group(groupField=2, groupName='state-code'),
)

# Print the resultant Dictionary.
display(sums)

Argumen groupField adalah indeks input dalam array pemilih yang berisi kode untuk mengelompokkan, argumen groupName menentukan nama properti untuk menyimpan nilai variabel pengelompokan. Karena pengurangan tidak otomatis diulang untuk setiap input, panggilan repeat(2) diperlukan.

Untuk mengelompokkan output image.reduceRegions(), Anda dapat menentukan band pengelompokan yang menentukan grup berdasarkan nilai piksel bilangan bulat. Jenis komputasi ini terkadang disebut "statistik zonal" dengan zona ditentukan sebagai band pengelompokan dan statistik ditentukan oleh reducer. Pada contoh berikut, perubahan lampu malam di Amerika Serikat dikelompokkan menurut kategori tutupan lahan:

Editor Kode (JavaScript)

// Load a region representing the United States
var region = ee.FeatureCollection('USDOS/LSIB_SIMPLE/2017')
  .filter(ee.Filter.eq('country_na', 'United States'));

// Load MODIS land cover categories in 2001.
var landcover = ee.Image('MODIS/051/MCD12Q1/2001_01_01')
  // Select the IGBP classification band.
  .select('Land_Cover_Type_1');

// Load nightlights image inputs.
var nl2001 = ee.Image('NOAA/DMSP-OLS/NIGHTTIME_LIGHTS/F152001')
  .select('stable_lights');
var nl2012 = ee.Image('NOAA/DMSP-OLS/NIGHTTIME_LIGHTS/F182012')
  .select('stable_lights');

// Compute the nightlights decadal difference, add land cover codes.
var nlDiff = nl2012.subtract(nl2001).addBands(landcover);

// Grouped a mean reducer: change of nightlights by land cover category.
var means = nlDiff.reduceRegion({
  reducer: ee.Reducer.mean().group({
    groupField: 1,
    groupName: 'code',
  }),
  geometry: region.geometry(),
  scale: 1000,
  maxPixels: 1e8
});

// Print the resultant Dictionary.
print(means);

Penyiapan Python

Lihat halaman Lingkungan Python untuk mengetahui informasi tentang Python API dan penggunaan geemap untuk pengembangan interaktif.

import ee
import geemap.core as geemap

Colab (Python)

# Load a region representing the United States
region = ee.FeatureCollection('USDOS/LSIB_SIMPLE/2017').filter(
    ee.Filter.eq('country_na', 'United States')
)

# Load MODIS land cover categories in 2001.
landcover = ee.Image('MODIS/051/MCD12Q1/2001_01_01').select(
    # Select the IGBP classification band.
    'Land_Cover_Type_1'
)

# Load nightlights image inputs.
nl_2001 = ee.Image('NOAA/DMSP-OLS/NIGHTTIME_LIGHTS/F152001').select(
    'stable_lights'
)
nl_2012 = ee.Image('NOAA/DMSP-OLS/NIGHTTIME_LIGHTS/F182012').select(
    'stable_lights'
)

# Compute the nightlights decadal difference, add land cover codes.
nl_diff = nl_2012.subtract(nl_2001).addBands(landcover)

# Grouped a mean reducer: change of nightlights by land cover category.
means = nl_diff.reduceRegion(
    reducer=ee.Reducer.mean().group(groupField=1, groupName='code'),
    geometry=region.geometry(),
    scale=1000,
    maxPixels=1e8,
)

# Print the resultant Dictionary.
display(means)

Perhatikan bahwa dalam contoh ini, groupField adalah indeks band yang berisi zona untuk mengelompokkan output. Band pertama adalah indeks 0, yang kedua adalah indeks 1, dan seterusnya.