ee.Image.clipToCollection

이미지를 FeatureCollection으로 클리핑합니다. 출력 밴드는 컬렉션의 하나 이상의 피처의 지오메트리로 커버되지 않는 데이터를 마스킹한다는 점을 제외하고 입력 밴드와 정확히 일치합니다. 출력 이미지는 입력 이미지의 메타데이터를 유지합니다.

사용반환 값
Image.clipToCollection(collection)이미지
인수유형세부정보
다음과 같은 경우: input이미지클립할 이미지입니다.
collection객체클리핑할 FeatureCollection입니다.

예

코드 편집기 (JavaScript)

// A digital elevation model.
var dem = ee.Image('NASA/NASADEM_HGT/001');

// A FeatureCollection defining Southeast Asia boundary.
var fc = ee.FeatureCollection('USDOS/LSIB_SIMPLE/2017')
             .filter('wld_rgn == "SE Asia"');

// Clip the DEM by the Southeast Asia boundary FeatureCollection.
var demClip = dem.clipToCollection(fc);
print('Clipped image retains metadata and band names', demClip);

// Add layers to the map.
Map.setCenter(110.64, 9.16, 4);
Map.addLayer(dem, {bands: 'elevation', min: 0, max: 2500}, 'Original DEM');
Map.addLayer(fc, {color: 'blue'}, 'FeatureCollection');
Map.addLayer(demClip,
 {bands: 'elevation', min: 0, max: 2500, palette: ['green', 'yellow', 'brown']},
 'Clipped DEM');

Python 설정

Python API 및 geemap를 사용한 대화형 개발에 관한 자세한 내용은 Python 환경 페이지를 참고하세요.

import ee
import geemap.core as geemap

Colab (Python)

# A digital elevation model.
dem = ee.Image('NASA/NASADEM_HGT/001')

# A FeatureCollection defining Southeast Asia boundary.
fc = ee.FeatureCollection('USDOS/LSIB_SIMPLE/2017').filter(
    'wld_rgn == "SE Asia"'
)

# Clip the DEM by the Southeast Asia boundary FeatureCollection.
dem_clip = dem.clipToCollection(fc)
display('Clipped image retains metadata and band names', dem_clip)

# Add layers to the map.
m = geemap.Map()
m.set_center(110.64, 9.16, 4)
m.add_layer(dem, {'bands': 'elevation', 'min': 0, 'max': 2500}, 'Original DEM')
m.add_layer(fc, {'color': 'blue'}, 'FeatureCollection')
m.add_layer(
    dem_clip,
    {
        'bands': 'elevation',
        'min': 0,
        'max': 2500,
        'palette': ['green', 'yellow', 'brown'],
    },
    'Clipped DEM',
)
m