ประกาศ : โปรเจ็กต์ที่ไม่ใช่เชิงพาณิชย์ทั้งหมดที่ลงทะเบียนเพื่อใช้ Earth Engine ก่อนวันที่
15 เมษายน 2025 ต้อง
ยืนยันการมีสิทธิ์ที่ไม่ใช่เชิงพาณิชย์ เพื่อรักษาสิทธิ์เข้าถึง หากคุณไม่ยืนยันภายในวันที่ 26 กันยายน 2025 ระบบอาจระงับสิทธิ์เข้าถึงของคุณ
ส่งความคิดเห็น
ee.ImageCollection.fromImages
จัดทุกอย่างให้เป็นระเบียบอยู่เสมอด้วยคอลเล็กชัน
บันทึกและจัดหมวดหมู่เนื้อหาตามค่ากำหนดของคุณ
แสดงผลคอลเล็กชันรูปภาพที่มีรูปภาพที่ระบุ
การใช้งาน การคืนสินค้า ee.ImageCollection.fromImages(images)ImageCollection
อาร์กิวเมนต์ ประเภท รายละเอียด imagesรายการ รูปภาพที่จะรวมไว้ในคอลเล็กชัน
ตัวอย่าง
โปรแกรมแก้ไขโค้ด (JavaScript)
// A series of images.
var img1 = ee . Image ( 0 );
var img2 = ee . Image ( 1 );
var img3 = ee . Image ( 2 );
// Convert the list of images into an image collection.
var col = ee . ImageCollection . fromImages ([ img1 , img2 , img3 ]);
print ( 'Collection from list of images' , col );
// The ee.ImageCollection.fromImages function is intended to coerce the image
// list to a collection when the list is an ambiguous, computed object fetched
// from the properties of a server-side object. For instance, a list
// of images retrieved from a ee.Feature property. Here, we set an image
// list as a property of a feature, retrieve it, and convert it to
// a collection. Notice that the ee.ImageCollection constructor fails to coerce
// the image list to a collection, but ee.ImageCollection.fromImages does.
var feature = ee . Feature ( null ). set ( 'img_list' , [ img1 , img2 , img3 ]);
var ambiguousImgList = feature . get ( 'img_list' );
print ( 'Coerced to collection' , ee . ImageCollection . fromImages ( ambiguousImgList ));
print ( 'NOT coerced to collection' , ee . ImageCollection ( ambiguousImgList ));
// A common use case is coercing an image list from a saveAll join to a
// image collection, like in this example of building a collection of mean
// annual NDVI images from a MODIS collection.
var modisCol = ee . ImageCollection ( 'MODIS/061/MOD13A2' )
. filterDate ( '2017' , '2021' )
. select ( 'NDVI' )
. map ( function ( img ) { return img . set ( 'year' , img . date (). get ( 'year' ))});
var distinctYearCol = modisCol . distinct ( 'year' );
var joinedCol = ee . Join . saveAll ( 'img_list' ). apply ({
primary : distinctYearCol ,
secondary : modisCol ,
condition : ee . Filter . equals ({ 'leftField' : 'year' , 'rightField' : 'year' })
});
var annualNdviMean = joinedCol . map ( function ( img ) {
return ee . ImageCollection . fromImages ( img . get ( 'img_list' )). mean ()
. copyProperties ( img , [ 'year' ]);
});
print ( 'Mean annual NDVI collection' , annualNdviMean );
การตั้งค่า Python
ดูข้อมูลเกี่ยวกับ Python API และการใช้ geemap เพื่อการพัฒนาแบบอินเทอร์แอกทีฟได้ที่หน้า
สภาพแวดล้อม Python
import ee
import geemap.core as geemap
Colab (Python)
# A series of images.
img1 = ee . Image ( 0 )
img2 = ee . Image ( 1 )
img3 = ee . Image ( 2 )
# Convert the list of images into an image collection.
col = ee . ImageCollection . fromImages ([ img1 , img2 , img3 ])
display ( 'Collection from list of images:' , col )
# The ee.ImageCollection.fromImages function is intended to coerce the image
# list to a collection when the list is an ambiguous, computed object fetched
# from the properties of a server-side object. For instance, a list
# of images retrieved from a ee.Feature property. Here, we set an image
# list as a property of a feature, retrieve it, and convert it to
# a collection. Notice that the ee.ImageCollection constructor fails to coerce
# the image list to a collection, but ee.ImageCollection.fromImages does.
feature = ee . Feature ( None ) . set ( 'img_list' , [ img1 , img2 , img3 ])
ambiguous_img_list = feature . get ( 'img_list' )
display (
'Coerced to collection:' ,
ee . ImageCollection . fromImages ( ambiguous_img_list ),
)
display (
'NOT coerced to collection:' ,
ee . ImageCollection ( ambiguous_img_list ),
)
# A common use case is coercing an image list from a saveAll join to a
# image collection, like in this example of building a collection of mean
# annual NDVI images from a MODIS collection.
modis_col = (
ee . ImageCollection ( 'MODIS/061/MOD13A2' )
. filterDate ( '2017' , '2021' )
. select ( 'NDVI' )
. map ( lambda img : img . set ( 'year' , img . date () . get ( 'year' )))
)
distinct_year_col = modis_col . distinct ( 'year' )
joined_col = ee . Join . saveAll ( 'img_list' ) . apply (
primary = distinct_year_col ,
secondary = modis_col ,
condition = ee . Filter . equals ( leftField = 'year' , rightField = 'year' ),
)
annual_ndvi_mean = joined_col . map (
lambda img : ee . ImageCollection . fromImages ( img . get ( 'img_list' ))
. mean ()
. copyProperties ( img , [ 'year' ])
)
display ( 'Mean annual NDVI collection:' , annual_ndvi_mean )
ส่งความคิดเห็น
เนื้อหาของหน้าเว็บนี้ได้รับอนุญาตภายใต้ใบอนุญาตที่ต้องระบุที่มาของครีเอทีฟคอมมอนส์ 4.0 และตัวอย่างโค้ดได้รับอนุญาตภายใต้ใบอนุญาต Apache 2.0 เว้นแต่จะระบุไว้เป็นอย่างอื่น โปรดดูรายละเอียดที่นโยบายเว็บไซต์ Google Developers Java เป็นเครื่องหมายการค้าจดทะเบียนของ Oracle และ/หรือบริษัทในเครือ
อัปเดตล่าสุด 2025-11-22 UTC
หากต้องการบอกให้เราทราบเพิ่มเติม
[[["เข้าใจง่าย","easyToUnderstand","thumb-up"],["แก้ปัญหาของฉันได้","solvedMyProblem","thumb-up"],["อื่นๆ","otherUp","thumb-up"]],[["ไม่มีข้อมูลที่ฉันต้องการ","missingTheInformationINeed","thumb-down"],["ซับซ้อนเกินไป/มีหลายขั้นตอนมากเกินไป","tooComplicatedTooManySteps","thumb-down"],["ล้าสมัย","outOfDate","thumb-down"],["ปัญหาเกี่ยวกับการแปล","translationIssue","thumb-down"],["ตัวอย่าง/ปัญหาเกี่ยวกับโค้ด","samplesCodeIssue","thumb-down"],["อื่นๆ","otherDown","thumb-down"]],["อัปเดตล่าสุด 2025-11-22 UTC"],[],["`ee.ImageCollection.fromImages(images)` converts a list of images into an ImageCollection. This function is crucial for handling ambiguous, computed image lists, like those retrieved from server-side object properties. It successfully coerces image lists into collections, unlike the standard `ee.ImageCollection` constructor. A common use case is processing lists generated by `ee.Join.saveAll`, demonstrated by building a collection of mean annual NDVI images from MODIS data, efficiently grouping images and calculating yearly averages.\n"]]