ee.data.getPixels (Python only)

يجلب وحدات البكسل من مادة عرض صورة.

تعرض هذه السمة: وحدات البكسل كبيانات صور أولية.

الاستخدامالمرتجعات
ee.data.getPixels(params)العنصر|القيمة
الوسيطةالنوعالتفاصيل
paramsعنصركائن يحتوي على مَعلمات بالقيم المحتملة التالية:
assetId: رقم تعريف مادة العرض التي سيتم الحصول على وحدات البكسل لها. يجب أن تكون مادة عرض صورة.
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 Python. وتشمل ما يلي: NUMPY_NDARRAY، الذي يتم تحويله إلى مصفوفة NumPy منظَّمة.
grid - مَعلمات تصف شبكة وحدات البكسل التي سيتم استرداد البيانات منها. يتم ضبط الإعداد التلقائي على شبكة البكسل الأصلية للبيانات.
region - في حال توفّره، يشير إلى منطقة البيانات المطلوب عرضها، ويتم تحديده ككائن هندسي بتنسيق GeoJSON (راجِع RFC 7946).
bandIds: تحدّد هذه السمة، إذا كانت متوفّرة، مجموعة معيّنة من النطاقات التي سيتم الحصول على وحدات البكسل منها.
visualizationOptions - إذا كانت متوفّرة، تكون 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.

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)

# Get a Sentinel-2 image.
image = (ee.ImageCollection('COPERNICUS/S2')
  .filterBounds(region)
  .filterDate('2020-04-01', '2020-09-01')
  .sort('CLOUD_COVERAGE_ASSESSMENT')
  .first())
image_id = image.getInfo()['id']

# 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 = {
    'assetId': image_id,
    '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.getPixels(request)
# Do something with the image...