ee.FeatureCollection.cluster

একটি সংগ্রহের প্রতিটি বৈশিষ্ট্যকে ক্লাস্টার করে, প্রতিটি বৈশিষ্ট্যের সাথে একটি নতুন কলাম যোগ করে যেখানে ক্লাস্টার নম্বরটি বরাদ্দ করা হয়েছে।

ব্যবহার	রিটার্নস
FeatureCollection. cluster (clusterer, outputName )	ফিচার কালেকশন

যুক্তি	টাইপ	বিস্তারিত
এই: features	ফিচার কালেকশন	ক্লাস্টারে বৈশিষ্ট্যের সংগ্রহ। প্রতিটি বৈশিষ্ট্যে ক্লাস্টারের স্কিমার সমস্ত বৈশিষ্ট্য থাকতে হবে।
clusterer	ক্লাস্টার	ব্যবহার করার জন্য ক্লাস্টারার।
outputName	স্ট্রিং, ডিফল্ট: "ক্লাস্টার"	আউটপুট সম্পত্তির নাম যোগ করতে হবে।

উদাহরণ

কোড এডিটর (জাভাস্ক্রিপ্ট)

// Import a Sentinel-2 surface reflectance image.
var image = ee.Image('COPERNICUS/S2_SR/20210109T185751_20210109T185931_T10SEG');

// Get the image geometry to define the geographical bounds of a point sample.
var imageBounds = image.geometry();

// Sample the image at a set of random points; a feature collection is returned.
var pointSampleFc = image.sample(
    {region: imageBounds, scale: 20, numPixels: 1000, geometries: true});

// Instantiate a k-means clusterer and train it.
var clusterer = ee.Clusterer.wekaKMeans(5).train(pointSampleFc);

// Cluster the input using the trained clusterer; optionally specify the name
// of the output cluster ID property.
var clusteredFc = pointSampleFc.cluster(clusterer, 'spectral_cluster');

print('Note added "spectral_cluster" property for an example feature',
      clusteredFc.first().toDictionary());

// Visualize the clusters by applying a unique color to each cluster ID.
var palette = ee.List(['8dd3c7', 'ffffb3', 'bebada', 'fb8072', '80b1d3']);
var clusterVis = clusteredFc.map(function(feature) {
  return feature.set('style', {
    color: palette.get(feature.get('spectral_cluster')),
  });
}).style({styleProperty: 'style'});

// Display the points colored by cluster ID with the S2 image.
Map.setCenter(-122.35, 37.47, 9);
Map.addLayer(image, {bands: ['B4', 'B3', 'B2'], min: 0, max: 1500}, 'S2 image');
Map.addLayer(clusterVis, null, 'Clusters');

পাইথন সেটআপ

পাইথন এপিআই এবং ইন্টারেক্টিভ ডেভেলপমেন্টের জন্য geemap ব্যবহার করার জন্য পাইথন এনভায়রনমেন্ট পৃষ্ঠাটি দেখুন।

import ee
import geemap.core as geemap

Colab (পাইথন)

# Import a Sentinel-2 surface reflectance image.
image = ee.Image('COPERNICUS/S2_SR/20210109T185751_20210109T185931_T10SEG')

# Get the image geometry to define the geographical bounds of a point sample.
image_bounds = image.geometry()

# Sample the image at a set of random points a feature collection is returned.
point_sample_fc = image.sample(
    region=image_bounds, scale=20, numPixels=1000, geometries=True
)

# Instantiate a k-means clusterer and train it.
clusterer = ee.Clusterer.wekaKMeans(5).train(point_sample_fc)

# Cluster the input using the trained clusterer optionally specify the name
# of the output cluster ID property.
clustered_fc = point_sample_fc.cluster(clusterer, 'spectral_cluster')

display(
    'Note added "spectral_cluster" property for an example feature',
    clustered_fc.first().toDictionary(),
)

# Visualize the clusters by applying a unique color to each cluster ID.
palette = ee.List(['8dd3c7', 'ffffb3', 'bebada', 'fb8072', '80b1d3'])
cluster_vis = clustered_fc.map(
    lambda feature: feature.set(
        'style', {'color': palette.get(feature.get('spectral_cluster'))}
    )
).style(styleProperty='style')

# Display the points colored by cluster ID with the S2 image.
m = geemap.Map()
m.set_center(-122.35, 37.47, 9)
m.add_layer(
    image, {'bands': ['B4', 'B3', 'B2'], 'min': 0, 'max': 1500}, 'S2 image'
)
m.add_layer(cluster_vis, None, 'Clusters')
m