分組減量和區域統計

您可以使用 reducer.group() 依指定輸入內容的值，將 Image 或 FeatureCollection 的每個區域分組，藉此取得統計資料。舉例來說，為了計算各州的總人口數和住房單位數，這個範例會將人口普查區塊 FeatureCollection 的縮減結果分組，如下所示：

程式碼編輯器 (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);

Python 設定

請參閱「 Python 環境」頁面，瞭解 Python API 和如何使用 geemap 進行互動式開發。

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)

groupField 引數是選取器陣列中輸入項目的索引，其中包含用於分組的代碼；groupName 引數則指定儲存分組變數值的屬性名稱。由於系統不會自動針對每個輸入內容重複執行縮減器，因此需要 repeat(2) 呼叫。

如要將 image.reduceRegions() 的輸出內容分組，您可以指定分組頻帶，以整數像素值定義群組。這類運算有時稱為「區域統計資料」，其中區域會指定為分組頻帶，而統計資料則由縮減器決定。在以下範例中，美國的夜間燈光變化會依土地覆蓋率類別分組：

程式碼編輯器 (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);

Python 設定

請參閱「 Python 環境」頁面，瞭解 Python API 和如何使用 geemap 進行互動式開發。

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)

請注意，在本範例中，groupField 是包含區域的頻帶索引，可用於將輸出內容分組。第一個頻帶的索引為 0，第二個為 1，以此類推。