ee.Image.clipToCollection

Прикрепляет изображение к коллекции объектов FeatureCollection. Выходные полосы точно соответствуют входным, за исключением того, что данные, не охватываемые геометрией хотя бы одного объекта из коллекции, маскируются. Выходное изображение сохраняет метаданные входного изображения.

Использование	Возврат
Image. clipToCollection (collection)	Изображение

Аргумент	Тип	Подробности
это: input	Изображение	Изображение для обрезки.
collection	Объект	FeatureCollection для обрезки.

Примеры

Редактор кода (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');

Настройка Python

Информацию об API Python и использовании geemap для интерактивной разработки см. на странице «Среда Python» .

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