ee.Image.sampleRegions

Converts each pixel of an image (at a given scale) that intersects one or more regions to a Feature, returning them as a FeatureCollection. לכל מאפיין פלט תהיה תכונה אחת לכל פס של תמונת הקלט, וגם כל תכונה שצוינה והועתקה ממאפיין הקלט.

הערה: הגיאומטריות יתאימו למרכזי הפיקסלים.

שימוש	החזרות
Image.sampleRegions(collection, properties, scale, projection, tileScale, geometries)	FeatureCollection

ארגומנט	סוג	פרטים
זה: image	תמונה	התמונה לדגימה.
collection	FeatureCollection	האזורים שמהם נלקחות הדגימות.
properties	רשימה, ברירת מחדל: null	רשימת הנכסים להעתקה מכל תכונת קלט. ברירת המחדל היא כל הנכסים שאינם נכסי מערכת.
scale	מספר ממשי (float), ברירת מחדל: null	קנה מידה נומינלי במטרים של ההטלה לדגימה. אם לא מציינים ערך, נעשה שימוש בסקאלה של הפס הראשון של התמונה.
projection	תחזית, ברירת מחדל: null	ההטלה שבה יתבצע הדגימה. אם לא מציינים הקרנה, המערכת משתמשת בהקרנה של הפס הראשון של התמונה. אם מציינים את המאפיין הזה בנוסף למאפיין 'קנה מידה', המערכת תשנה את קנה המידה לערך שצוין.
tileScale	מספר ממשי (float), ברירת מחדל: 1	גורם לקביעת קנה מידה שמשמש להקטנת הגודל של משבצת צבירת נתונים. שימוש ב-tileScale גדול יותר (למשל 2 או 4) עשוי לאפשר חישובים שגורמים לחריגה מזיכרון עם ברירת המחדל.
geometries	ערך בוליאני, ברירת מחדל: false	אם הערך הוא True, התוצאות יכללו גיאומטריית נקודה לכל פיקסל שנדגם. אחרת, צורות גיאומטריות יושמטו (כדי לחסוך בזיכרון).

דוגמאות

Code Editor (JavaScript)

// A Sentinel-2 surface reflectance image.
var img = ee.Image('COPERNICUS/S2_SR/20210109T185751_20210109T185931_T10SEG');
Map.setCenter(-122.503881, 37.765588, 18);
Map.addLayer(img, {bands: ['B11', 'B8', 'B3'], min: 100, max: 4500}, 'img');

// A feature collection with two polygon regions each intersecting 36
// pixels at 10 m scale.
var fcPolygon = ee.FeatureCollection([
  ee.Feature(ee.Geometry.Rectangle(
    -122.50620929, 37.76502806, -122.50552264, 37.76556663), {id: 0}),
  ee.Feature(ee.Geometry.Rectangle(
    -122.50530270, 37.76565568, -122.50460533, 37.76619425), {id: 1})
]);
Map.addLayer(fcPolygon, {color: 'yellow'}, 'fcPolygon');

var fcPolygonSamp = img.sampleRegions({
  collection: fcPolygon,
  scale: 10,
  geometries: true
});
// Note that 7 pixels are missing from the sample. If a pixel contains a masked
// band value it will be excluded from the sample. In this case, the TCI_B band
// is masked for each unsampled pixel.
print('A feature per pixel (at given scale) in each region', fcPolygonSamp);
Map.addLayer(fcPolygonSamp, {color: 'purple'}, 'fcPolygonSamp');

// A feature collection with two points intersecting two different pixels.
// This example is included to show the behavior for point geometries. In
// practice, if the feature collection is all points, ee.Image.reduceRegions
// should be used instead to save memory.
var fcPoint = ee.FeatureCollection([
  ee.Feature(ee.Geometry.Point([-122.50309256, 37.76605006]), {id: 0}),
  ee.Feature(ee.Geometry.Point([-122.50344661, 37.76560903]), {id: 1})
]);
Map.addLayer(fcPoint, {color: 'cyan'}, 'fcPoint');

var fcPointSamp = img.sampleRegions({
  collection: fcPoint,
  scale: 10
});
print('A feature per point', fcPointSamp);

הגדרה של Python

בדף סביבת Python מפורט מידע על Python API ועל השימוש ב-geemap לפיתוח אינטראקטיבי.

import ee
import geemap.core as geemap

Colab (Python)

# A Sentinel-2 surface reflectance image.
img = ee.Image('COPERNICUS/S2_SR/20210109T185751_20210109T185931_T10SEG')
m = geemap.Map()
m.set_center(-122.503881, 37.765588, 18)
m.add_layer(
    img, {'bands': ['B11', 'B8', 'B3'], 'min': 100, 'max': 4500}, 'img'
)
display(m)

# A feature collection with two polygon regions each intersecting 36
# pixels at 10 m scale.
fc_polygon = ee.FeatureCollection([
    ee.Feature(
        ee.Geometry.Rectangle(
            -122.50620929, 37.76502806, -122.50552264, 37.76556663
        ),
        {'id': 0},
    ),
    ee.Feature(
        ee.Geometry.Rectangle(
            -122.50530270, 37.76565568, -122.50460533, 37.76619425
        ),
        {'id': 1},
    ),
])
m.add_layer(fc_polygon, {'color': 'yellow'}, 'fc_polygon')

fc_polygon_samp = img.sampleRegions(
    collection=fc_polygon, scale=10, geometries=True
)
# Note that 7 pixels are missing from the sample. If a pixel contains a masked
# band value it will be excluded from the sample. In this case, the TCI_B band
# is masked for each unsampled pixel.
display('A feature per pixel (at given scale) in each region', fc_polygon_samp)
m.add_layer(fc_polygon_samp, {'color': 'purple'}, 'fc_polygon_samp')

# A feature collection with two points intersecting two different pixels.
# This example is included to show the behavior for point geometries. In
# practice, if the feature collection is all points, ee.Image.reduceRegions
# should be used instead to save memory.
fc_point = ee.FeatureCollection([
    ee.Feature(ee.Geometry.Point([-122.50309256, 37.76605006]), {'id': 0}),
    ee.Feature(ee.Geometry.Point([-122.50344661, 37.76560903]), {'id': 1}),
])
m.add_layer(fc_point, {'color': 'cyan'}, 'fc_point')

fc_point_samp = img.sampleRegions(collection=fc_point, scale=10)
display('A feature per point', fc_point_samp)