Para receber estatísticas de imagem em várias regiões armazenadas em um FeatureCollection
,
use image.reduceRegions()
para reduzir várias regiões de uma só vez.
A entrada para reduceRegions()
é um Image
e um
FeatureCollection
. A saída é outra FeatureCollection
com a saída reduceRegions()
definida como propriedades em cada Feature
.
Neste exemplo, a média das bandas compostas anuais do Landsat 7 em cada geometria de elemento é adicionada como propriedade aos elementos de entrada:
Editor de código (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()))
Observe que novas propriedades, com chave de nome de banda, foram adicionadas ao
FeatureCollection
para armazenar a média do composto em cada
geometria Feature
. Como resultado, a saída da instrução de impressão vai
ser semelhante a esta:
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