FeatureCollection
içinde depolanan birden fazla bölgedeki resim istatistiklerini almak için image.reduceRegions()
'ü kullanarak birden fazla bölgeyi tek seferde azaltabilirsiniz.
reduceRegions()
girişi bir Image
ve bir FeatureCollection
'dir. Çıkış, her Feature
öğesinde reduceRegions()
çıkışının mülkler olarak ayarlandığı başka bir FeatureCollection
öğesidir.
Bu örnekte, her bir özellik geometrisindeki Landsat 7 yıllık birleşik bantlarının ortalaması, giriş özelliklerine özellik olarak eklenir:
Kod Düzenleyici (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()))
Her bir geometrideki birleşik ortalamayı depolamak için FeatureCollection
Feature
grubuna, bant adına göre anahtarlanmış yeni mülkler eklendiğini görebilirsiniz. Sonuç olarak, print ifadesinin çıkışı şu şekilde görünecektir:
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