ee.Image.updateMask

यह फ़ंक्शन, इमेज के मास्क को उन सभी पोज़िशन पर अपडेट करता है जहां मौजूदा मास्क की वैल्यू शून्य नहीं है. आउटपुट इमेज में, इनपुट इमेज का मेटाडेटा और फ़ुटप्रिंट मौजूद रहता है.

इस्तेमाल	रिटर्न
Image.updateMask(mask)	इमेज

आर्ग्यूमेंट	टाइप	विवरण
यह: image	इमेज	इनपुट इमेज.
mask	इमेज	इमेज के लिए नया मास्क, फ़्लोटिंग-पॉइंट वैल्यू के तौर पर [0, 1] रेंज में (अमान्य = 0, मान्य = 1). अगर इस इमेज में एक ही बैंड है, तो इसका इस्तेमाल इनपुट इमेज के सभी बैंड के लिए किया जाता है. अगर ऐसा नहीं है, तो इसमें इनपुट इमेज के बराबर बैंड होने चाहिए.

उदाहरण

कोड एडिटर (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');

// Create a Boolean land mask from the SWIR1 band; water is value 0, land is 1.
var landMask = img.select('B11').gt(100);
print('Land mask', landMask);
Map.addLayer(landMask, {palette: ['blue', 'lightgreen']}, 'Land mask');

// Apply the single-band land mask to all image bands; pixel values equal to 0
// in the mask become invalid in the image.
var imgMasked = img.updateMask(landMask);
print('Image, land only', imgMasked);
Map.addLayer(imgMasked, trueColorViz, 'Image, land only');

// Masks are band-specific. Here, a multi-band mask image is used to update
// corresponding input image band masks.
var imgBandSubset = img.select(['B4', 'B3', 'B2']);
var bandSpecificMasks = imgBandSubset.gt(200);
var imgBandSubsetMasked = imgBandSubset.updateMask(bandSpecificMasks);
print('Multi-band mask image', bandSpecificMasks);
print('Image, variable band masks', imgBandSubsetMasked);
Map.addLayer(bandSpecificMasks, null, 'Multi-band mask image');
Map.addLayer(imgBandSubsetMasked, trueColorViz, 'Image, variable band masks');
// Note that there is only a single alpha channel for visualization, so when
// the ee.Image is rendered as an RGB image or map tiles, a masked pixel in any
// band will result in transparency for all bands.

// Floating point mask values between 0 and 1 will be used to define opacity
// in visualization via Map.addLayer and ee.Image.visualize.
var landMaskFloat = landMask.add(0.65);
var imgMaskedFloat = img.updateMask(landMaskFloat);
print('Image, partially transparent', imgMaskedFloat);
Map.addLayer(imgMaskedFloat, trueColorViz, 'Image, partially transparent');

Python सेटअप करना

Python API और इंटरैक्टिव डेवलपमेंट के लिए geemap का इस्तेमाल करने के बारे में जानकारी पाने के लिए, Python एनवायरमेंट पेज देखें.

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')

# Create a Boolean land mask from the SWIR1 band water is value 0, land is 1.
land_mask = img.select('B11').gt(100)
display('Land mask', land_mask)
m.add_layer(land_mask, {'palette': ['blue', 'lightgreen']}, 'Land mask')

# Apply the single-band land mask to all image bands pixel values equal to 0
# in the mask become invalid in the image.
img_masked = img.updateMask(land_mask)
display('Image, land only', img_masked)
m.add_layer(img_masked, true_color_viz, 'Image, land only')

# Masks are band-specific. Here, a multi-band mask image is used to update
# corresponding input image band masks.
img_band_subset = img.select(['B4', 'B3', 'B2'])
band_specific_masks = img_band_subset.gt(200)
img_band_subset_masked = img_band_subset.updateMask(band_specific_masks)
display('Multi-band mask image', band_specific_masks)
display('Image, variable band masks', img_band_subset_masked)
m.add_layer(band_specific_masks, None, 'Multi-band mask image')
m.add_layer(
    img_band_subset_masked, true_color_viz, 'Image, variable band masks'
)
# Note that there is only a single alpha channel for visualization, so when
# the ee.Image is rendered as an RGB image or map tiles, a masked pixel in any
# band will result in transparency for all bands.

# Floating point mask values between 0 and 1 will be used to define opacity
# in visualization via m.add_ee_layer and ee.Image.visualize.
land_mask_float = land_mask.add(0.65)
img_masked_float = img.updateMask(land_mask_float)
display('Image, partially transparent', img_masked_float)
m.add_layer(img_masked_float, true_color_viz, 'Image, partially transparent')
m