ee.FeatureCollection.distance

Erstellt ein DOUBLE-Bild, in dem jeder Pixel den Abstand in Metern vom Pixelmittelpunkt zur nächsten Punkt-, LineString- oder polygonalen Grenze in der Sammlung darstellt. Die Entfernung wird auch innerhalb von Polygonen gemessen. Pixel, die nicht innerhalb des „searchRadius“ einer Geometrie liegen, werden maskiert.

Entfernungen werden auf einer Kugel berechnet. Daher gibt es einen kleinen Fehler, der proportional zur Breitendifferenz zwischen jedem Pixel und der nächstgelegenen Geometrie ist.

Nutzung	Ausgabe
FeatureCollection.distance(searchRadius, maxError)	Bild

Argument	Typ	Details
So gehts: features	FeatureCollection	Feature-Sammlung, aus der die Features abgerufen werden, die zum Berechnen von Pixeldistanzen verwendet werden.
searchRadius	Gleitkommazahl, Standardwert: 100.000	Der maximale Abstand in Metern von jedem Pixel, in dem nach Kanten gesucht werden soll. Pixel werden maskiert, sofern sich innerhalb dieser Distanz keine Kanten befinden.
maxError	Gleitkommazahl, Standardwert: 100	Maximaler Reprojektionsfehler in Metern. Wird nur verwendet, wenn die Eingabe-Polylinien eine Reprojektion erfordern. Wenn „0“ angegeben wird, schlägt dieser Vorgang fehl, wenn eine Projektion erforderlich ist.

Beispiele

Code-Editor (JavaScript)

// FeatureCollection of power plants in Belgium.
var fc = ee.FeatureCollection('WRI/GPPD/power_plants')
             .filter('country_lg == "Belgium"');

// Generate an image of distance to nearest power plant.
var distance = fc.distance({searchRadius: 50000, maxError: 50});

// Display the image and FeatureCollection on the map.
Map.setCenter(4.56, 50.78, 7);
Map.addLayer(distance, {max: 50000}, 'Distance to power plants');
Map.addLayer(fc, {color: 'red'}, 'Power plants');

Python einrichten

Informationen zur Python API und zur Verwendung von geemap für die interaktive Entwicklung finden Sie auf der Seite Python-Umgebung.

import ee
import geemap.core as geemap

Colab (Python)

# FeatureCollection of power plants in Belgium.
fc = ee.FeatureCollection('WRI/GPPD/power_plants').filter(
    'country_lg == "Belgium"'
)

# Generate an image of distance to nearest power plant.
distance = fc.distance(searchRadius=50000, maxError=50)

# Display the image and FeatureCollection on the map.
m = geemap.Map()
m.set_center(4.56, 50.78, 7)
m.add_layer(distance, {'max': 50000}, 'Distance to power plants')
m.add_layer(fc, {'color': 'red'}, 'Power plants')
m