للحصول على إحصاءات الصور في مناطق متعدّدة مخزّنة في FeatureCollection،
يمكنك استخدام image.reduceRegions() لتقليل عدد المناطق المتعدّدة في آنٍ واحد.
الإدخال في reduceRegions() هو Image و
FeatureCollection. يكون الناتج هو FeatureCollection
آخر تم ضبط ناتج reduceRegions() على أنّه سمات في كل Feature.
في هذا المثال، سيتمّ جمع قيم نطاقات Landsat 7 المركبة السنوية في كلّ شكل هندسي للميزة
كسمّات إلى ميزات الإدخال:
محرِّر الرموز البرمجية (JavaScript)
// Load input imagery: Landsat 7 5-year composite. var image = ee.Image('LANDSAT/LE7_TOA_5YEAR/2008_2012'); // Load a FeatureCollection of counties in Maine. var maineCounties = ee.FeatureCollection('TIGER/2016/Counties') .filter(ee.Filter.eq('STATEFP', '23')); // Add reducer output to the Features in the collection. var maineMeansFeatures = image.reduceRegions({ collection: maineCounties, reducer: ee.Reducer.mean(), scale: 30, }); // Print the first feature, to illustrate the result. print(ee.Feature(maineMeansFeatures.first()).select(image.bandNames()));
import ee import geemap.core as geemap
Colab (Python)
# Load input imagery: Landsat 7 5-year composite. image = ee.Image('LANDSAT/LE7_TOA_5YEAR/2008_2012') # Load a FeatureCollection of counties in Maine. maine_counties = ee.FeatureCollection('TIGER/2016/Counties').filter( ee.Filter.eq('STATEFP', '23') ) # Add reducer output to the Features in the collection. maine_means_features = image.reduceRegions( collection=maine_counties, reducer=ee.Reducer.mean(), scale=30 ) # Print the first feature, to illustrate the result. display(ee.Feature(maine_means_features.first()).select(image.bandNames()))
يُرجى ملاحظة أنّه تمت إضافة سمات جديدة إلى
FeatureCollection يتمّ ترتيبها حسب اسم النطاق، وذلك لتخزين متوسّط المركب في كل شكل هندسي من
Feature. نتيجةً لذلك، من المفترض أن يظهر ناتج عبارة الطباعة
على النحو التالي:
Feature (Polygon, 7 properties)
type: Feature
geometry: Polygon, 7864 vertices
properties: Object (7 properties)
B1: 24.034822192925134
B2: 19.40202233717122
B3: 13.568454303016292
B4: 63.00423784301736
B5: 29.142707062821305
B6_VCID_2: 186.18172376827042
B7: 12.064469664746415