ee.FeatureCollection.distance

Tạo ra một hình ảnh DOUBLE, trong đó mỗi pixel là khoảng cách (tính bằng mét) từ tâm pixel đến Điểm, LineString hoặc ranh giới đa giác gần nhất trong tập hợp. Khoảng cách của nốt nhạc cũng được đo trong nội thất của đa giác. Những pixel không nằm trong phạm vi "searchRadius" mét của một hình học sẽ bị che khuất.

Khoảng cách được tính trên một hình cầu, vì vậy sẽ có một sai số nhỏ tỷ lệ với sự khác biệt về vĩ độ giữa mỗi pixel và hình học gần nhất.

Cách sử dụng	Giá trị trả về
FeatureCollection.distance(searchRadius, maxError)	Hình ảnh

Đối số	Loại	Thông tin chi tiết
this: features	FeatureCollection	Tập hợp đối tượng mà từ đó lấy các đối tượng dùng để tính khoảng cách giữa các pixel.
searchRadius	Độ chính xác đơn, mặc định: 100000	Khoảng cách tối đa (tính bằng mét) từ mỗi pixel để tìm các cạnh. Các pixel sẽ được che đi trừ phi có các cạnh trong khoảng cách này.
maxError	Độ chính xác đơn, mặc định: 100	Lỗi chiếu lại tối đa tính bằng mét, chỉ được dùng nếu các đường nhiều đoạn đầu vào yêu cầu chiếu lại. Nếu bạn cung cấp "0", thì thao tác này sẽ không thành công nếu cần có phép chiếu.

Ví dụ

Trình soạn thảo mã (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');

Thiết lập Python

Hãy xem trang Môi trường Python để biết thông tin về API Python và cách sử dụng geemap cho quá trình phát triển tương tác.

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