আর্থ ইঞ্জিন শেয়ার করা কম্পিউট রিসোর্স সুরক্ষিত রাখতে এবং সকলের জন্য নির্ভরযোগ্য পারফরম্যান্স নিশ্চিত করতে
নন-কমার্শিয়াল কোটা টিয়ার চালু করেছে। নন-কমার্শিয়াল প্রোজেক্টগুলো ডিফল্টভাবে কমিউনিটি টিয়ার ব্যবহার করে, তবে আপনি যেকোনো সময় একটি প্রোজেক্টের টিয়ার পরিবর্তন করতে পারেন।
মতামত জানান
ee.ImageCollection.aggregate_count_distinct
সেভ করা পৃষ্ঠা গুছিয়ে রাখতে 'সংগ্রহ' ব্যবহার করুন
আপনার পছন্দ অনুযায়ী কন্টেন্ট সেভ করুন ও সঠিক বিভাগে রাখুন।
নির্বাচিত সম্পত্তির জন্য স্বতন্ত্র মানের সংখ্যা গণনা করে একটি সংগ্রহের বস্তুর প্রদত্ত সম্পত্তির উপর সমষ্টি।
ব্যবহার রিটার্নস ImageCollection. aggregate_count_distinct (property) সংখ্যা
যুক্তি টাইপ বিস্তারিত এই: collection ফিচার কালেকশন সংগ্রহ ওভার সমষ্টি. property স্ট্রিং সংগ্রহের প্রতিটি উপাদান থেকে ব্যবহার করার জন্য সম্পত্তি।
উদাহরণ কোড এডিটর (জাভাস্ক্রিপ্ট)
// A Lansat 8 TOA image collection for a specific year and location.
var col = ee . ImageCollection ( "LANDSAT/LC08/C02/T1_TOA" )
. filterBounds ( ee . Geometry . Point ([ - 122.073 , 37.188 ]))
. filterDate ( '2018' , '2019' );
// An image property of interest, percent cloud cover in this case.
var prop = 'CLOUD_COVER' ;
// Use ee.ImageCollection.aggregate_* functions to fetch information about
// values of a selected property across all images in the collection. For
// example, produce a list of all values, get counts, and calculate statistics.
print ( 'List of property values' , col . aggregate_array ( prop ));
print ( 'Count of property values' , col . aggregate_count ( prop ));
print ( 'Count of distinct property values' , col . aggregate_count_distinct ( prop ));
print ( 'First collection element property value' , col . aggregate_first ( prop ));
print ( 'Histogram of property values' , col . aggregate_histogram ( prop ));
print ( 'Min of property values' , col . aggregate_min ( prop ));
print ( 'Max of property values' , col . aggregate_max ( prop ));
// The following methods are applicable to numerical properties only.
print ( 'Mean of property values' , col . aggregate_mean ( prop ));
print ( 'Sum of property values' , col . aggregate_sum ( prop ));
print ( 'Product of property values' , col . aggregate_product ( prop ));
print ( 'Std dev (sample) of property values' , col . aggregate_sample_sd ( prop ));
print ( 'Variance (sample) of property values' , col . aggregate_sample_var ( prop ));
print ( 'Std dev (total) of property values' , col . aggregate_total_sd ( prop ));
print ( 'Variance (total) of property values' , col . aggregate_total_var ( prop ));
print ( 'Summary stats of property values' , col . aggregate_stats ( prop ));
// Note that if the property is formatted as a string, min and max will
// respectively return the first and last values according to alphanumeric
// order of the property values.
var propString = 'LANDSAT_SCENE_ID' ;
print ( 'List of property values (string)' , col . aggregate_array ( propString ));
print ( 'Min of property values (string)' , col . aggregate_min ( propString ));
print ( 'Max of property values (string)' , col . aggregate_max ( propString )); পাইথন সেটআপ
পাইথন এপিআই এবং ইন্টারেক্টিভ ডেভেলপমেন্টের জন্য geemap ব্যবহার করার জন্য পাইথন এনভায়রনমেন্ট পৃষ্ঠাটি দেখুন।
import ee
import geemap.core as geemap Colab (পাইথন)
# A Lansat 8 TOA image collection for a specific year and location.
col = ee . ImageCollection ( "LANDSAT/LC08/C02/T1_TOA" ) . filterBounds (
ee . Geometry . Point ([ - 122.073 , 37.188 ])) . filterDate ( '2018' , '2019' )
# An image property of interest, percent cloud cover in this case.
prop = 'CLOUD_COVER'
# Use ee.ImageCollection.aggregate_* functions to fetch information about
# values of a selected property across all images in the collection. For
# example, produce a list of all values, get counts, and calculate statistics.
display ( 'List of property values:' , col . aggregate_array ( prop ))
display ( 'Count of property values:' , col . aggregate_count ( prop ))
display ( 'Count of distinct property values:' ,
col . aggregate_count_distinct ( prop ))
display ( 'First collection element property value:' , col . aggregate_first ( prop ))
display ( 'Histogram of property values:' , col . aggregate_histogram ( prop ))
display ( 'Min of property values:' , col . aggregate_min ( prop ))
display ( 'Max of property values:' , col . aggregate_max ( prop ))
# The following methods are applicable to numerical properties only.
display ( 'Mean of property values:' , col . aggregate_mean ( prop ))
display ( 'Sum of property values:' , col . aggregate_sum ( prop ))
display ( 'Product of property values:' , col . aggregate_product ( prop ))
display ( 'Std dev (sample) of property values:' , col . aggregate_sample_sd ( prop ))
display ( 'Variance (sample) of property values:' , col . aggregate_sample_var ( prop ))
display ( 'Std dev (total) of property values:' , col . aggregate_total_sd ( prop ))
display ( 'Variance (total) of property values:' , col . aggregate_total_var ( prop ))
display ( 'Summary stats of property values:' , col . aggregate_stats ( prop ))
# Note that if the property is formatted as a string, min and max will
# respectively return the first and last values according to alphanumeric
# order of the property values.
prop_string = 'LANDSAT_SCENE_ID'
display ( 'List of property values (string):' , col . aggregate_array ( prop_string ))
display ( 'Min of property values (string):' , col . aggregate_min ( prop_string ))
display ( 'Max of property values (string):' , col . aggregate_max ( prop_string ))
মতামত জানান
অন্য কিছু উল্লেখ না করা থাকলে, এই পৃষ্ঠার কন্টেন্ট Creative Commons Attribution 4.0 License -এর অধীনে এবং কোডের নমুনাগুলি Apache 2.0 License -এর অধীনে লাইসেন্স প্রাপ্ত। আরও জানতে, Google Developers সাইট নীতি দেখুন। Java হল Oracle এবং/অথবা তার অ্যাফিলিয়েট সংস্থার রেজিস্টার্ড ট্রেডমার্ক।
2025-10-30 UTC-তে শেষবার আপডেট করা হয়েছে।
আমাদের আরও কিছু জানাতে চান?
[[["সহজে বোঝা যায়","easyToUnderstand","thumb-up"],["আমার সমস্যার সমাধান হয়েছে","solvedMyProblem","thumb-up"],["অন্যান্য","otherUp","thumb-up"]],[["এতে আমার প্রয়োজনীয় তথ্য নেই","missingTheInformationINeed","thumb-down"],["খুব জটিল / অনেক ধাপ","tooComplicatedTooManySteps","thumb-down"],["পুরনো","outOfDate","thumb-down"],["অনুবাদ সংক্রান্ত সমস্যা","translationIssue","thumb-down"],["নমুনা / কোড সংক্রান্ত সমস্যা","samplesCodeIssue","thumb-down"],["অন্যান্য","otherDown","thumb-down"]],["2025-10-30 UTC-তে শেষবার আপডেট করা হয়েছে।"],[],["The core functionality involves using `aggregate_*` functions on an `ImageCollection` to analyze a specific property. The `aggregate_count_distinct(property)` method returns the number of unique values for a given property across all images in the collection. Other functions include retrieving a list of property values, count of all values, first value, min/max, histogram, and statistical measures like mean, sum, variance, and standard deviation. The provided examples use cloud cover and scene ID properties for demonstration.\n"]]