ee.FeatureCollection.distance

Создаёт изображение DOUBLE, где каждый пиксель представляет собой расстояние в метрах от центра пикселя до ближайшей точки, линии или границы полигона в коллекции. Обратите внимание, что расстояние также измеряется внутри полигонов. Пиксели, находящиеся за пределами радиуса поиска ('searchRadius') от геометрии, будут маскироваться.

Расстояния вычисляются на сфере, поэтому существует небольшая погрешность, пропорциональная разнице широты между каждым пикселем и ближайшей геометрией.

Использование Возврат
FeatureCollection. distance ( searchRadius , maxError ) Изображение
Аргумент Тип Подробности
это: features FeatureCollection Коллекция признаков, из которой извлекаются признаки, используемые для вычисления расстояний между пикселями.
searchRadius Число с плавающей точкой, по умолчанию: 100000 Максимальное расстояние в метрах от каждого пикселя для поиска краёв. Пиксели будут маскироваться, если в пределах этого расстояния нет краёв.
maxError Число с плавающей точкой, по умолчанию: 100 Максимальная ошибка перепроецирования в метрах, используется только в том случае, если входные полилинии требуют перепроецирования. Если указано значение «0», то операция завершится ошибкой, если требуется перепроецирование.

Примеры

Редактор кода (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');

Настройка Python

Информацию об API Python и использовании geemap для интерактивной разработки см. на странице «Среда 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