ee.Image.reduceRegions

Applica un riduttore all'area di ogni caratteristica nella raccolta specificata.

Il riduttore deve avere lo stesso numero di input di bande dell'immagine di input.

Restituisce le caratteristiche di input, ognuna aumentata con gli output del riduttore corrispondente.

Utilizzo	Resi
Image.reduceRegions(collection, reducer, scale, crs, crsTransform, tileScale, maxPixelsPerRegion)	FeatureCollection

Argomento	Tipo	Dettagli
this: image	Immagine	L'immagine da ridurre.
collection	FeatureCollection	Le caratteristiche su cui eseguire la riduzione.
reducer	Riduttore	Il riduttore da applicare.
scale	Float, valore predefinito: null	Una scala nominale in metri della proiezione su cui lavorare.
crs	Proiezione, valore predefinito: null	La proiezione su cui lavorare. Se non specificata, viene utilizzata la proiezione della prima banda dell'immagine. Se specificata in aggiunta alla scala, viene ridimensionata alla scala specificata.
crsTransform	Elenco, valore predefinito: null	L'elenco dei valori di trasformazione CRS. Si tratta di un ordinamento per righe della matrice di trasformazione 3x2. Questa opzione si esclude a vicenda con "scale" e sostituirà qualsiasi trasformazione già impostata sulla proiezione.
tileScale	Float, valore predefinito: 1	Un fattore di scalabilità utilizzato per ridurre le dimensioni dei riquadri di aggregazione; l'utilizzo di un tileScale più grande (ad es. 2 o 4) può consentire calcoli che esauriscono la memoria con il valore predefinito.
maxPixelsPerRegion	Long, valore predefinito: null	Il numero massimo di pixel da ridurre per regione.

Esempi

Editor di codice (JavaScript)

// A Landsat 8 SR image with SWIR1, NIR, and green bands.
var img = ee.Image('LANDSAT/LC08/C02/T1_L2/LC08_044034_20210508')
              .select(['SR_B6', 'SR_B5', 'SR_B3']);

// Santa Cruz Mountains ecoregions feature collection.
var regionCol = ee.FeatureCollection('EPA/Ecoregions/2013/L4')
                    .filter('us_l4name == "Santa Cruz Mountains" || ' +
                            'us_l4name == "San Mateo Coastal Hills" || ' +
                            'us_l4name == "Leeward Hills"');

// Display layers on the map.
Map.setCenter(-122.08, 37.22, 9);
Map.addLayer(img, {min: 10000, max: 20000}, 'Landsat image');
Map.addLayer(regionCol, {color: 'white'}, 'Santa Cruz Mountains ecoregions');

// Calculate median band values within Santa Cruz Mountains ecoregions. It is
// good practice to explicitly define "scale" (or "crsTransform") and "crs"
// parameters of the analysis to avoid unexpected results from undesired
// defaults when e.g. reducing a composite image.
var stats = img.reduceRegions({
  collection: regionCol,
  reducer: ee.Reducer.median(),
  scale: 30,  // meters
  crs: 'EPSG:3310',  // California Albers projection
});

// The input feature collection is returned with new properties appended.
// The new properties are the outcome of the region reduction per image band,
// for each feature in the collection. Region reduction property names
// are the same as the input image band names.
print('Median band values, Santa Cruz Mountains ecoregions', stats);

// You can combine reducers to calculate e.g. mean and standard deviation
// simultaneously. The resulting property names are the concatenation of the
// band names and statistic names, separated by an underscore.
var reducer = ee.Reducer.mean().combine({
  reducer2: ee.Reducer.stdDev(),
  sharedInputs: true
});
var multiStats = img.reduceRegions({
  collection: regionCol,
  reducer: reducer,
  scale: 30,
  crs: 'EPSG:3310',
});
print('Mean & SD band values, Santa Cruz Mountains ecoregions', multiStats);

Configurazione di Python

Per informazioni sull'API Python e sull'utilizzo di geemap per lo sviluppo interattivo, consulta la pagina Ambiente Python.

import ee
import geemap.core as geemap

Colab (Python)

# A Landsat 8 SR image with SWIR1, NIR, and green bands.
img = ee.Image('LANDSAT/LC08/C02/T1_L2/LC08_044034_20210508').select(
    ['SR_B6', 'SR_B5', 'SR_B3']
)

# Santa Cruz Mountains ecoregions feature collection.
region_col = ee.FeatureCollection('EPA/Ecoregions/2013/L4').filter(
    'us_l4name == "Santa Cruz Mountains" || '
    + 'us_l4name == "San Mateo Coastal Hills" || '
    + 'us_l4name == "Leeward Hills"'
)

# Display layers on the map.
m = geemap.Map()
m.set_center(-122.08, 37.22, 9)
m.add_layer(img, {'min': 10000, 'max': 20000}, 'Landsat image')
m.add_layer(
    region_col, {'color': 'white'}, 'Santa Cruz Mountains ecoregions'
)
display(m)

# Calculate median band values within Santa Cruz Mountains ecoregions. It is
# good practice to explicitly define "scale" (or "crsTransform") and "crs"
# parameters of the analysis to avoid unexpected results from undesired
# defaults when e.g. reducing a composite image.
stats = img.reduceRegions(
    collection=region_col,
    reducer=ee.Reducer.median(),
    scale=30,  # meters
    crs='EPSG:3310',  # California Albers projection
)

# The input feature collection is returned with new properties appended.
# The new properties are the outcome of the region reduction per image band,
# for each feature in the collection. Region reduction property names
# are the same as the input image band names.
display('Median band values, Santa Cruz Mountains ecoregions', stats)

# You can combine reducers to calculate e.g. mean and standard deviation
# simultaneously. The resulting property names are the concatenation of the
# band names and statistic names, separated by an underscore.
reducer = ee.Reducer.mean().combine(
    reducer2=ee.Reducer.stdDev(), sharedInputs=True
)
multi_stats = img.reduceRegions(
    collection=region_col,
    reducer=reducer,
    scale=30,
    crs='EPSG:3310',
)
display('Mean & SD band values, Santa Cruz Mountains ecoregions', multi_stats)