Чтобы получить статистику изображений в нескольких регионах, хранящихся в FeatureCollection
, вы можете использовать image.reduceRegions()
для одновременного уменьшения нескольких регионов. Входными данными для reduceRegions()
являются Image
и FeatureCollection
. Выходные данные представляют собой еще одну FeatureCollection
с выходными данными reduceRegions()
установленными в качестве свойств для каждой Feature
. В этом примере средние значения годовых составных каналов Landsat 7 в геометрии каждого объекта будут добавлены в качестве свойств к входным объектам:
Редактор кода (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
Колаб (Питон)
# 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()))
Обратите внимание, что в FeatureCollection
были добавлены новые свойства, связанные с именем канала, для хранения среднего значения композиции в каждой геометрии Feature
. В результате вывод оператора печати должен выглядеть примерно так:
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
Чтобы получить статистику изображений в нескольких регионах, хранящихся в FeatureCollection
, вы можете использовать image.reduceRegions()
для одновременного уменьшения нескольких регионов. Входными данными для reduceRegions()
являются Image
и FeatureCollection
. Выходные данные представляют собой еще одну FeatureCollection
с выходными данными reduceRegions()
установленными в качестве свойств для каждой Feature
. В этом примере средние значения годовых составных каналов Landsat 7 в геометрии каждого объекта будут добавлены в качестве свойств к входным объектам:
Редактор кода (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
Колаб (Питон)
# 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()))
Обратите внимание, что в FeatureCollection
были добавлены новые свойства, связанные с именем канала, для хранения среднего значения композиции в каждой геометрии Feature
. В результате вывод оператора печати должен выглядеть примерно так:
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