ee.data.computeFeatures (Python only)

הפונקציה מחשבת רשימה של תכונות על ידי החלת חישוב על תכונות.

הפונקציה מחזירה: רשימה של תכונות GeoJSON שעברו הקרנה מחדש ל-EPSG:4326 עם קצוות מישוריים.

שימוש	החזרות
ee.data.computeFeatures(params)	רשימה

ארגומנט	סוג	פרטים
params	אובייקט	אובייקט שמכיל פרמטרים עם הערכים האפשריים הבאים: expression – הביטוי לחישוב. ‫pageSize – המספר המקסימלי של תוצאות בכל דף. יכול להיות שהשרת יחזיר פחות תמונות מהמספר שצוין בבקשה. אם לא מצוין, גודל הדף הוא ברירת המחדל של 1,000 תוצאות בדף. ‫ ‫fileFormat – אם מצוין, הפורמט של נתוני הטבלה שיוצגו. הפונקציה שולחת בקשת רשת לכל דף עד שכל הטבלה מאוחזרת. מספר האחזורים תלוי במספר השורות בטבלה וב-pageSize. המערכת מתעלמת מ-pageToken. הפורמטים הנתמכים הם: ‫PANDAS_DATAFRAME ל-Pandas DataFrame ו- ‫GEOPANDAS_GEODATAFRAME ל-GeoPandas GeoDataFrame. pageToken – אסימון שמזהה דף תוצאות שהשרת צריך להחזיר. ‫workloadTag – תג שסופק על ידי המשתמש למעקב אחר החישוב הזה.

דוגמאות

הגדרת Python

מידע על Python API ועל שימוש ב-geemap לפיתוח אינטראקטיבי מופיע בדף Python Environment.

import ee
import geemap.core as geemap

Colab (Python)

# 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})

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