ee.Image.mask

Lấy hoặc đặt mặt nạ của hình ảnh. Hình ảnh đầu ra giữ lại siêu dữ liệu và dấu vết của hình ảnh đầu vào. Những pixel mà mặt nạ thay đổi từ 0 thành một giá trị khác sẽ được điền bằng số 0 hoặc các giá trị gần với 0 nhất trong phạm vi của loại pixel.

Lưu ý: phiên bản đặt mặt nạ sẽ không được dùng nữa. Để đặt mặt nạ từ một hình ảnh trên các pixel chưa được che trước đó, hãy sử dụng Image.updateMask. Để bỏ mặt nạ cho các pixel đã được che trước đó, hãy sử dụng Image.unmask.

Cách sử dụng	Giá trị trả về
Image.mask(mask)	Hình ảnh

Đối số	Loại	Thông tin chi tiết
this: image	Hình ảnh	Hình ảnh đầu vào.
mask	Hình ảnh, mặc định: rỗng	Hình ảnh mặt nạ. Nếu được chỉ định, hình ảnh đầu vào sẽ được sao chép vào đầu ra nhưng được cung cấp mặt nạ theo các giá trị của hình ảnh này. Nếu đây là một dải tần duy nhất, thì dải tần này sẽ được dùng cho tất cả dải tần trong hình ảnh đầu vào. Nếu không được chỉ định, sẽ trả về một hình ảnh được tạo từ mặt nạ của hình ảnh đầu vào, được chia tỷ lệ thành phạm vi [0:1] (không hợp lệ = 0, hợp lệ = 1.0).

Ví dụ

Trình soạn thảo mã (JavaScript)

// A Sentinel-2 surface reflectance image.
var img = ee.Image('COPERNICUS/S2_SR/20210109T185751_20210109T185931_T10SEG');
var trueColorViz = {
  bands: ['B4', 'B3', 'B2'],
  min: 0,
  max: 2700,
  gamma: 1.3
};
print('Sentinel-2 image', img);
Map.setCenter(-122.36, 37.47, 10);
Map.addLayer(img, trueColorViz, 'Sentinel-2 image');

// Get masks for all image bands; each band has an independent mask.
// Valid pixels are value 1, invalid are 0.
var multiBandMaskImg = img.mask();
print('Multi-band mask image', multiBandMaskImg);
Map.addLayer(multiBandMaskImg, null, 'Multi-band mask image');

// Get the mask for a single image band.
var singleBandMaskImg = img.select('B1').mask();
print('Single-band mask image', singleBandMaskImg);
Map.addLayer(singleBandMaskImg, null, 'Single-band mask image');

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')
true_color_viz = {
    'bands': ['B4', 'B3', 'B2'],
    'min': 0,
    'max': 2700,
    'gamma': 1.3,
}
display('Sentinel-2 image', img)
m = geemap.Map()
m.set_center(-122.36, 37.47, 10)
m.add_layer(img, true_color_viz, 'Sentinel-2 image')

# Get masks for all image bands each band has an independent mask.
# Valid pixels are value 1, invalid are 0.
multi_band_mask_img = img.mask()
display('Multi-band mask image', multi_band_mask_img)
m.add_layer(multi_band_mask_img, None, 'Multi-band mask image')

# Get the mask for a single image band.
single_band_mask_img = img.select('B1').mask()
display('Single-band mask image', single_band_mask_img)
m.add_layer(single_band_mask_img, None, 'Single-band mask image')
m