ee.FeatureCollection.kriging

यह फ़ंक्शन, हर पिक्सल पर क्रिगिंग अनुमानक की सैंपलिंग के नतीजे दिखाता है.

इस्तेमालरिटर्न
FeatureCollection.kriging(propertyName, shape, range, sill, nugget, maxDistance, reducer)इमेज
आर्ग्यूमेंटटाइपविवरण
यह: collectionFeatureCollectionअनुमान के लिए सोर्स डेटा के तौर पर इस्तेमाल करने के लिए, फ़ीचर कलेक्शन.
propertyNameस्ट्रिंगअनुमानित की जाने वाली प्रॉपर्टी (यह संख्या में होनी चाहिए).
shapeस्ट्रिंगसेमीवेरियोग्राम का आकार. इनमें से कोई एक: {exponential, gaussian, spherical}.
rangeफ़्लोटसेमीवेरियोग्राम रेंज, मीटर में.
sillफ़्लोटसेमीवेरियोग्राम सिल.
nuggetफ़्लोटसेमीवेरियोग्राम नगेट.
maxDistanceफ़्लोट, डिफ़ॉल्ट: nullयह रेडियस, मीटर में होता है. इससे यह तय होता है कि हर पिक्सल के हिसाब में कौनसी सुविधाएं शामिल की जाएंगी. डिफ़ॉल्ट रूप से, यह सेमि वैरोग्राम की रेंज पर सेट होता है.
reducerReducer, default: nullइस रिड्यूसर का इस्तेमाल, ओवरलैप होने वाले पॉइंट की 'propertyName' वैल्यू को एक वैल्यू में बदलने के लिए किया जाता है.

उदाहरण

कोड एडिटर (JavaScript)

/**
 * This example generates an interpolated surface using kriging from a
 * FeatureCollection of random points that simulates a table of air temperature
 * at ocean weather buoys.
 */

// Average air temperature at 2m height for June, 2020.
var img = ee.Image('ECMWF/ERA5/MONTHLY/202006')
              .select(['mean_2m_air_temperature'], ['tmean']);

// Region of interest: South Pacific Ocean.
var roi = ee.Geometry.Polygon(
        [[[-156.053, -16.240],
          [-156.053, -44.968],
          [-118.633, -44.968],
          [-118.633, -16.240]]], null, false);

// Sample the mean June 2020 temperature surface at random points in the ROI.
var tmeanFc = img.sample(
  {region: roi, scale: 25000, numPixels: 50, geometries: true});  // 250

// Generate an interpolated surface from the points using kriging; parameters
// are set according to interpretation of an unshown semivariogram. See section
// 2.1 of https://doi.org/10.14214/sf.369 for information on semivariograms.
var tmeanImg = tmeanFc.kriging({
  propertyName: 'tmean',
  shape: 'gaussian',
  range: 2.8e6,
  sill: 164,
  nugget: 0.05,
  maxDistance: 1.8e6,
  reducer: ee.Reducer.mean()
});

// Display the results on the map.
Map.setCenter(-137.47, -30.47, 3);
Map.addLayer(tmeanImg, {min: 279, max: 300}, 'Temperature (K)');

Python सेटअप करना

Python API और इंटरैक्टिव डेवलपमेंट के लिए geemap का इस्तेमाल करने के बारे में जानकारी पाने के लिए, Python एनवायरमेंट पेज देखें.

import ee
import geemap.core as geemap

Colab (Python)

# This example generates an interpolated surface using kriging from a
# FeatureCollection of random points that simulates a table of air temperature
# at ocean weather buoys.

# Average air temperature at 2m height for June, 2020.
img = ee.Image('ECMWF/ERA5/MONTHLY/202006').select(
    ['mean_2m_air_temperature'], ['tmean']
)

# Region of interest: South Pacific Ocean.
roi = ee.Geometry.Polygon(
    [[
        [-156.053, -16.240],
        [-156.053, -44.968],
        [-118.633, -44.968],
        [-118.633, -16.240],
    ]],
    None,
    False,
)

# Sample the mean June 2020 temperature surface at random points in the ROI.
tmean_fc = img.sample(region=roi, scale=25000, numPixels=50, geometries=True)

# Generate an interpolated surface from the points using kriging parameters
# are set according to interpretation of an unshown semivariogram. See section
# 2.1 of https://doi.org/10.14214/sf.369 for information on semivariograms.
tmean_img = tmean_fc.kriging(
    propertyName='tmean',
    shape='gaussian',
    range=2.8e6,
    sill=164,
    nugget=0.05,
    maxDistance=1.8e6,
    reducer=ee.Reducer.mean(),
)

# Display the results on the map.
m = geemap.Map()
m.set_center(-137.47, -30.47, 3)
m.add_layer(
    tmean_img,
    {'min': 279, 'max': 300, 'min': 279, 'max': 300},
    'Temperature (K)',
)
m