ee.ImageCollection.reduceToImage

Tạo hình ảnh từ một tập hợp đối tượng bằng cách áp dụng một hàm rút gọn cho các thuộc tính đã chọn của tất cả đối tượng giao nhau với mỗi pixel.

Cách sử dụng	Giá trị trả về
ImageCollection.reduceToImage(properties, reducer)	Hình ảnh

Đối số	Loại	Thông tin chi tiết
this: collection	FeatureCollection	Tập hợp đối tượng cần giao với từng pixel đầu ra.
properties	Danh sách	Các thuộc tính để chọn từ mỗi đối tượng và truyền vào hàm giảm.
reducer	Bộ giảm tốc	Một Reducer để kết hợp các thuộc tính của từng đối tượng giao nhau thành kết quả cuối cùng để lưu trữ trong pixel.

Ví dụ

Trình soạn thảo mã (JavaScript)

var col = ee.ImageCollection('LANDSAT/LC08/C02/T1_TOA')
  .filterBounds(ee.Geometry.BBox(-124.0, 43.2, -116.5, 46.3))
  .filterDate('2021', '2022');

// Image visualization settings.
var visParams = {
  bands: ['B4', 'B3', 'B2'],
  min: 0.01,
  max: 0.25
};
Map.addLayer(col.mean(), visParams, 'RGB mean');

// Reduce the geometry (footprint) of images in the collection to an image.
// Image property values are applied to the pixels intersecting each
// image's geometry and then a per-pixel reduction is performed according
// to the selected reducer. Here, the image cloud cover property is assigned
// to the pixels intersecting image geometry and then reduced to a single
// image representing the per-pixel mean image cloud cover.
var meanCloudCover = col.reduceToImage({
  properties: ['CLOUD_COVER'],
  reducer: ee.Reducer.mean()
});

Map.setCenter(-119.87, 44.76, 6);
Map.addLayer(meanCloudCover, {min: 0, max: 50}, 'Cloud cover mean');

Thiết lập Python

Hãy xem trang Môi trường Python để biết thông tin về API Python và cách sử dụng geemap cho quá trình phát triển tương tác.

import ee
import geemap.core as geemap

Colab (Python)

col = (
    ee.ImageCollection('LANDSAT/LC08/C02/T1_TOA')
    .filterBounds(ee.Geometry.BBox(-124.0, 43.2, -116.5, 46.3))
    .filterDate('2021', '2022')
)

# Image visualization settings.
vis_params = {'bands': ['B4', 'B3', 'B2'], 'min': 0.01, 'max': 0.25}
m = geemap.Map()
m.add_layer(col.mean(), vis_params, 'RGB mean')

# Reduce the geometry (footprint) of images in the collection to an image.
# Image property values are applied to the pixels intersecting each
# image's geometry and then a per-pixel reduction is performed according
# to the selected reducer. Here, the image cloud cover property is assigned
# to the pixels intersecting image geometry and then reduced to a single
# image representing the per-pixel mean image cloud cover.
mean_cloud_cover = col.reduceToImage(
    properties=['CLOUD_COVER'], reducer=ee.Reducer.mean()
)

m.set_center(-119.87, 44.76, 6)
m.add_layer(mean_cloud_cover, {'min': 0, 'max': 50}, 'Cloud cover mean')
m