ee.Image.reduceRegions

지정된 컬렉션의 각 지형지물 영역에 감소기를 적용합니다.

감소기는 입력 이미지의 밴드 수와 동일한 수의 입력을 가져야 합니다.

각 특성이 상응하는 리듀서 출력으로 보강된 입력 특성을 반환합니다.

사용반환 값
Image.reduceRegions(collection, reducer, scale, crs, crsTransform, tileScale, maxPixelsPerRegion)FeatureCollection
인수유형세부정보
this: image이미지축소할 이미지입니다.
collectionFeatureCollection오버를 줄일 특성입니다.
reducer감소기적용할 감소기입니다.
scale부동 소수점 수, 기본값: null작업할 투영의 명목적 배율(단위: 미터)입니다.
crs투영, 기본값: null작업할 투영입니다. 지정하지 않으면 이미지의 첫 번째 밴드의 투영이 사용됩니다. 크기와 함께 지정된 경우 지정된 크기로 다시 조정됩니다.
crsTransform목록, 기본값: nullCRS 변환 값 목록입니다. 이는 3x2 변환 행렬의 행 우선 순서입니다. 이 옵션은 'scale'과 상호 배타적이며 이미 프로젝션에 설정된 모든 변환을 대체합니다.
tileScale부동 소수점 수, 기본값: 1집계 타일 크기를 줄이는 데 사용되는 배율입니다. 더 큰 tileScale (예: 2 또는 4)는 기본값으로 메모리가 부족한 계산을 사용 설정할 수 있습니다.
maxPixelsPerRegionLong, 기본값: null영역당 줄일 최대 픽셀 수입니다.

예

코드 편집기 (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);

Python 설정

Python API 및 대화형 개발을 위한 geemap 사용에 관한 자세한 내용은 Python 환경 페이지를 참고하세요.

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)