ee.FeatureCollection.distance

Tworzy obraz typu DOUBLE, w którym każdy piksel jest odległością w metrach od środka piksela do najbliższego punktu, obiektu LineString lub wielokątnej granicy w kolekcji.

Odległość jest mierzona również wewnątrz wielokątów. Piksele, które nie znajdują się w odległości „searchRadius” metrów od geometrii, zostaną zamaskowane.

Odległości są obliczane na sferze, więc występuje niewielki błąd proporcjonalny do różnicy szerokości geograficznej między każdym pikselem a najbliższym kształtem geometrycznym.

WykorzystanieZwroty
FeatureCollection.distance(searchRadius, maxError)Obraz
ArgumentTypSzczegóły
to: featuresFeatureCollectionZbiór obiektów, z którego mają być pobierane obiekty używane do obliczania odległości pikseli.
searchRadiusLiczba zmiennoprzecinkowa, domyślnie: 100000Maksymalna odległość w metrach od każdego piksela, w której należy szukać krawędzi. Piksele zostaną zamaskowane, chyba że w tej odległości znajdują się krawędzie.
maxErrorLiczba zmiennoprzecinkowa, domyślnie: 100Maksymalny błąd ponownej projekcji w metrach. Używany tylko wtedy, gdy wejściowe linie łamane wymagają ponownej projekcji. Jeśli podasz wartość „0”, operacja nie powiedzie się, jeśli wymagane jest rzutowanie.

Przykłady

Edytor kodu (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');

Konfiguracja Pythona

Informacje o interfejsie API dla Pythona oraz o używaniu geemap do interaktywnego programowania znajdziesz na stronie środowiska Python.

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