ee.data.computePixels (Python only)

Menghitung petak dengan melakukan penghitungan arbitrer pada data gambar.

Menampilkan: Piksel sebagai data gambar mentah.

PenggunaanHasil
ee.data.computePixels(params)Objek|Nilai
ArgumenJenisDetail
paramsObjekObjek yang berisi parameter dengan kemungkinan nilai berikut:
expression - Ekspresi yang akan dihitung.
fileFormat - Format file yang dihasilkan. Defaultnya adalah png. Lihat ImageFileFormat untuk format yang tersedia. Ada format tambahan yang mengonversi objek yang didownload menjadi objek data Python. Hal ini mencakup: NUMPY_NDARRAY, yang dikonversi menjadi array NumPy terstruktur.
grid - Parameter yang menjelaskan petak piksel tempat pengambilan data. Secara default, menggunakan petak piksel asli data.
bandIds - Jika ada, menentukan kumpulan band tertentu yang akan digunakan untuk mendapatkan piksel.
visualizationOptions - Jika ada, sekumpulan opsi visualisasi yang akan diterapkan untuk menghasilkan visualisasi RGB 8-bit dari data, bukan menampilkan data mentah.
workloadTag - Tag yang disediakan pengguna untuk melacak komputasi ini.

Contoh

Penyiapan Python

Lihat halaman Lingkungan Python untuk mengetahui informasi tentang Python API dan penggunaan geemap untuk pengembangan interaktif.

import ee
import geemap.core as geemap

Colab (Python)

# Region of interest.
coords = [
    -121.58626826832939,
    38.059141484827485,
]
region = ee.Geometry.Point(coords)

# Sentinel-2 median composite.
image = (ee.ImageCollection('COPERNICUS/S2')
              .filterBounds(region)
              .filterDate('2020-04-01', '2020-09-01')
              .median())

# Make a projection to discover the scale in degrees.
proj = ee.Projection('EPSG:4326').atScale(10).getInfo()

# Get scales out of the transform.
scale_x = proj['transform'][0]
scale_y = -proj['transform'][4]

# Make a request object.
request = {
    'expression': image,
    'fileFormat': 'PNG',
    'bandIds': ['B4', 'B3', 'B2'],
    'grid': {
        'dimensions': {
            'width': 640,
            'height': 640
        },
        'affineTransform': {
            'scaleX': scale_x,
            'shearX': 0,
            'translateX': coords[0],
            'shearY': 0,
            'scaleY': scale_y,
            'translateY': coords[1]
        },
        'crsCode': proj['crs'],
    },
    'visualizationOptions': {'ranges': [{'min': 0, 'max': 3000}]},
}

image_png = ee.data.computePixels(request)
# Do something with the image...