ee.data.computePixels (Python only)

تحسب هذه العملية مربّعًا من خلال إجراء عملية حسابية عشوائية على بيانات الصورة.

تعرض هذه السمة: وحدات البكسل كبيانات صور أولية.

الاستخدامالمرتجعات
ee.data.computePixels(params)العنصر|القيمة
الوسيطةالنوعالتفاصيل
paramsعنصركائن يحتوي على مَعلمات بالقيم المحتملة التالية:
expression - التعبير المطلوب حسابه.
fileFormat: تنسيق الملف الناتج. القيمة التلقائية هي png. راجِع ImageFileFormat للاطّلاع على التنسيقات المتاحة. تتوفّر تنسيقات إضافية تحوّل الكائن الذي تم تنزيله إلى كائن بيانات بلغة Python. وتشمل هذه السمة: NUMPY_NDARRAY، التي يتم تحويلها إلى مصفوفة NumPy منظَّمة.
grid - مَعلمات تصف شبكة وحدات البكسل التي سيتم استرداد البيانات منها. يتم ضبط الإعداد التلقائي على شبكة البكسل الأصلية للبيانات.
bandIds: تحدّد هذه السمة، إذا كانت متوفّرة، مجموعة معيّنة من النطاقات التي يمكن الحصول منها على وحدات البكسل.
visualizationOptions - إذا كانت هذه السمة متوفّرة، فهي تمثّل مجموعة من خيارات العرض المرئي التي يمكن تطبيقها لإنتاج عرض مرئي للبيانات باستخدام النموذج اللوني أحمر أخضر أزرق، 8 بت، بدلاً من عرض البيانات الأولية.
workloadTag: علامة يقدّمها المستخدم لتتبُّع هذا الحساب.

أمثلة

إعداد Python

راجِع صفحة بيئة Python للحصول على معلومات حول واجهة برمجة التطبيقات Python واستخدام geemap للتطوير التفاعلي.

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...