ee.data.computeFeatures (Python only)

คำนวณรายการฟีเจอร์โดยใช้การคำนวณกับฟีเจอร์

ผลลัพธ์: รายการฟีเจอร์ GeoJSON ที่ฉายซ้ำเป็น EPSG:4326 โดยมีขอบระนาบ

การใช้งานการคืนสินค้า
ee.data.computeFeatures(params)รายการ
อาร์กิวเมนต์ประเภทรายละเอียด
paramsวัตถุออบเจ็กต์ที่มีพารามิเตอร์ที่มีค่าที่เป็นไปได้ต่อไปนี้
expression - นิพจน์ที่จะคำนวณ
pageSize - จำนวนผลการค้นหาสูงสุดต่อหน้า เซิร์ฟเวอร์อาจแสดงรูปภาพน้อยกว่าที่ขอ หากไม่ได้ระบุ ขนาดหน้า เริ่มต้นคือ 1, 000 ผลลัพธ์ต่อหน้า
fileFormat - หากมี จะระบุรูปแบบเอาต์พุตสำหรับ ข้อมูลตาราง ฟังก์ชันจะส่งคำขอเครือข่ายสำหรับแต่ละหน้าจนกว่าจะมีการดึงข้อมูลตารางทั้งหมด จำนวนการดึงข้อมูลจะขึ้นอยู่กับ จำนวนแถวในตารางและ pageSize ระบบจะไม่สนใจ pageToken รูปแบบที่รองรับ ได้แก่ PANDAS_DATAFRAME สำหรับ Pandas DataFrame และ GEOPANDAS_GEODATAFRAME สำหรับ GeoPandas GeoDataFrame
pageToken - โทเค็นที่ระบุหน้าผลลัพธ์ที่เซิร์ฟเวอร์ควร แสดง
workloadTag - แท็กที่ผู้ใช้ระบุเพื่อติดตามการคำนวณนี้

ตัวอย่าง

การตั้งค่า Python

ดูข้อมูลเกี่ยวกับ Python API และการใช้ geemap เพื่อการพัฒนาแบบอินเทอร์แอกทีฟได้ที่หน้า สภาพแวดล้อม Python

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...