ee.Image.addBands

แสดงผลรูปภาพที่มีแถบทั้งหมดที่คัดลอกจากอินพุตแรกและแถบที่เลือกจากอินพุตที่สอง โดยอาจเขียนทับแถบในรูปภาพแรกที่มีชื่อเดียวกัน รูปภาพใหม่จะมีข้อมูลเมตาและร่องรอยจากรูปภาพอินพุตแรก

การใช้งานการคืนสินค้า
Image.addBands(srcImg, names, overwrite)รูปภาพ
อาร์กิวเมนต์ประเภทรายละเอียด
ดังนี้ dstImgรูปภาพรูปภาพที่จะคัดลอกแถบสี
srcImgรูปภาพรูปภาพที่มีแถบที่จะคัดลอก
namesรายการ (ค่าเริ่มต้น: null)รายการชื่อวงดนตรีที่ไม่บังคับเพื่อคัดลอก หากไม่ระบุชื่อ ระบบจะคัดลอกแถบทั้งหมดจาก srcImg
overwriteบูลีน ค่าเริ่มต้น: falseหากเป็นจริง แถบจาก `srcImg` จะลบล้างแถบที่มีชื่อเดียวกันใน `dstImg` มิฉะนั้น ระบบจะเปลี่ยนชื่อแถบใหม่โดยมีคำต่อท้ายเป็นตัวเลข (`foo` เป็น `foo_1` เว้นแต่จะมี `foo_1` อยู่แล้ว จากนั้นเป็น `foo_2` เว้นแต่จะมีอยู่แล้ว เป็นต้น)

ตัวอย่าง

โปรแกรมแก้ไขโค้ด (JavaScript)

// A Sentinel-2 surface reflectance image.
var img = ee.Image('COPERNICUS/S2_SR/20210109T185751_20210109T185931_T10SEG');
print('Original image', img);

// Scale reflectance bands and overwrite the original bands.
var reflBands = img.select('B.*').divide(10000);
img = img.addBands({
  srcImg: reflBands,
  overwrite: true
});

// Compute and add a single band (NDVI).
var ndvi = img.normalizedDifference(['B8', 'B4']).rename('NDVI');
img = img.addBands(ndvi);

// Compute and add multiple bands (NDWI and NBR).
var ndwi = img.normalizedDifference(['B3', 'B8']).rename('NDWI');
var nbr = img.normalizedDifference(['B8', 'B12']).rename('NBR');
var newBands = ee.Image([ndwi, nbr]);
img = img.addBands(newBands);

print('Image with added/modified bands', img);

การตั้งค่า Python

ดูข้อมูลเกี่ยวกับ Python API และการใช้ geemap เพื่อการพัฒนาแบบอินเทอร์แอกทีฟได้ที่หน้า สภาพแวดล้อม Python

import ee
import geemap.core as geemap

Colab (Python)

# A Sentinel-2 surface reflectance image.
img = ee.Image('COPERNICUS/S2_SR/20210109T185751_20210109T185931_T10SEG')
print('Original image:', img.getInfo())

# Scale reflectance bands and overwrite the original bands.
refl_bands = img.select('B.*').divide(10000)
img = img.addBands(srcImg=refl_bands, overwrite=True)

# Compute and add a single band (NDVI).
ndvi = img.normalizedDifference(['B8', 'B4']).rename('NDVI')
img = img.addBands(ndvi)

# Compute and add multiple bands (NDWI and NBR).
ndwi = img.normalizedDifference(['B3', 'B8']).rename('NDWI')
nbr = img.normalizedDifference(['B8', 'B12']).rename('NBR')
new_bands = ee.Image([ndwi, nbr])
img = img.addBands(new_bands)

print('Image with added/modified bands:', img.getInfo())