ee.data.computeFeatures (Python only)

Calcula una lista de atributos aplicando un cálculo a los atributos.

Devuelve: Una lista de objetos de GeoJSON reproyectados a EPSG:4326 con bordes planos.

Uso	Muestra
ee.data.computeFeatures(params)	Lista

Argumento	Tipo	Detalles
params	Objeto	Objeto que contiene parámetros con los siguientes valores posibles: expression: Es la expresión que se debe calcular. pageSize: Es la cantidad máxima de resultados por página. Es posible que el servidor devuelva menos imágenes de las solicitadas. Si no se especifica, el tamaño de página predeterminado es de 1,000 resultados por página. fileFormat: Si está presente, especifica un formato de salida para los datos tabulares. La función realiza una solicitud de red para cada página hasta que se recupera toda la tabla. La cantidad de recuperaciones depende de la cantidad de filas en la tabla y de pageSize. Se ignora pageToken. Los formatos admitidos son: PANDAS_DATAFRAME para un DataFrame de Pandas y GEOPANDAS_GEODATAFRAME para un GeoDataFrame de GeoPandas. pageToken: Es un token que identifica una página de resultados que debe devolver el servidor. workloadTag: Es la etiqueta proporcionada por el usuario para hacer un seguimiento de este cálculo.

Ejemplos

Configuración de Python

Consulta la página Entorno de Python para obtener información sobre la API de Python y el uso de geemap para el desarrollo interactivo.

import ee
import geemap.core as geemap

Colab (Python)

from pprint import pprint

# Region of interest.
pt = ee.Geometry.Point([-122.0679107870136, 36.983302098145906])
# Imagery of interest.
images = (ee.ImageCollection('LANDSAT/LC08/C02/T1_L2')
          .filterBounds(pt).filterDate('2021-01-01', '2021-12-31'))

def point_overlay(image):
  """Extracts image band values for pixel-point intersection."""
  return ee.Feature(pt, image.reduceRegion('first', pt, 30))

# Convert an ImageCollection to a FeatureCollection.
features = images.map(point_overlay)

features_dict = ee.data.computeFeatures({'expression': features})

pprint(features_dict)
# Do something with the features...