ee.Image.addBands

Trả về một hình ảnh chứa tất cả các dải tần được sao chép từ đầu vào đầu tiên và các dải tần được chọn từ đầu vào thứ hai, tuỳ ý ghi đè các dải tần trong hình ảnh đầu tiên bằng cùng một tên. Hình ảnh mới có siêu dữ liệu và dấu vết của hình ảnh đầu vào đầu tiên.

Cách sử dụng	Giá trị trả về
Image.addBands(srcImg, names, overwrite)	Hình ảnh

Đối số	Loại	Thông tin chi tiết
this: dstImg	Hình ảnh	Hình ảnh để sao chép các dải.
srcImg	Hình ảnh	Hình ảnh chứa các dải để sao chép.
names	Danh sách, mặc định: null	Danh sách tên ban nhạc không bắt buộc để sao chép. Nếu bạn bỏ qua tên, tất cả các dải ô trong srcImg sẽ được sao chép.
overwrite	Boolean, mặc định: false	Nếu đúng, các dải tần từ `srcImg` sẽ ghi đè các dải tần có cùng tên trong `dstImg`. Nếu không, dải tần mới sẽ được đổi tên bằng một hậu tố bằng số (từ `foo` thành `foo_1` trừ phi `foo_1` tồn tại, sau đó là `foo_2` trừ phi `foo_2` tồn tại, v.v.).

Ví dụ

Trình soạn thảo mã (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);

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)

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

# 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)

display('Image with added/modified bands:', img)