โมดูล ui.Chart.image มีชุดฟังก์ชันสำหรับการลดImageออบเจ็กต์ตามภูมิภาคและการเรนเดอร์แผนภูมิจากผลลัพธ์ การเลือกฟังก์ชันจะกำหนดการจัดเรียงข้อมูลในแผนภูมิ เช่น การกำหนดค่าแกน x และแกน y รวมถึงการกำหนดชุดข้อมูล ใช้คำอธิบายและตัวอย่างฟังก์ชันต่อไปนี้เพื่อเลือกฟังก์ชันและประเภทแผนภูมิที่เหมาะกับวัตถุประสงค์ของคุณมากที่สุด
ฟังก์ชันแผนภูมิ
ใช้ผังแผนภูมิต่อไปนี้เป็นคำแนะนำภาพเพื่อทำความเข้าใจว่าแต่ละฟังก์ชันจัดเรียงผลลัพธ์การลดพื้นที่ในรูปภาพในแผนภูมิอย่างไร กล่าวคือ องค์ประกอบใดกำหนดค่า x, ค่า y และชุด
ระบบจะแสดงภูมิภาคการลดตามแกน X โดยติดป้ายกำกับตามค่าของพร็อพเพอร์ตี้องค์ประกอบที่เลือก ชุดจะกำหนดโดยชื่อย่านความถี่ที่มีการแสดงผลของการลดภูมิภาคตามแกน y
แถบจะแสดงตามแกน X ชุดข้อมูลจะติดป้ายกำกับตามค่าของพร็อพเพอร์ตี้องค์ประกอบ การลดขนาดของภูมิภาคที่กําหนดโดยรูปเรขาคณิตของชุดข้อมูลที่เกี่ยวข้องจะแสดงบนแกน y
แถบข้อมูลจะแสดงบนแกน X ชุดจะแสดงด้วยค่าที่ไม่ซ้ำกันในกลุ่มชั้น ตำแหน่งแกน Y กำหนดโดยผลลัพธ์การลดขนาดภูมิภาคสำหรับพิกเซลที่ประกอบกันเป็นชุดแต่ละชุด
ฮิสโตแกรมความถี่สำหรับค่าของย่านความถี่ที่เลือก
- แกน X: ที่เก็บข้อมูลฮิสโตแกรมสําหรับค่าของแถบความถี่ที่เลือก
- แกน Y: ความถี่ของพิกเซลที่มีสิทธิ์สำหรับแต่ละที่เก็บข้อมูลฮิสโตแกรม
ตัวอย่างข้อมูล
ตัวอย่างต่อไปนี้ใช้ FeatureCollection ที่ประกอบด้วยองค์ประกอบเขตนิเวศ 3 รายการซึ่งกำหนดภูมิภาคที่จะลดข้อมูลรูปภาพ ข้อมูล Image คือค่าปกติของสภาพอากาศ PRISM ซึ่งแถบต่างๆ จะอธิบายตัวแปรสภาพอากาศในแต่ละเดือน เช่น ปริมาณน้ำฝนในเดือนกรกฎาคมหรืออุณหภูมิเฉลี่ยในเดือนมกราคม
ดูวิธีสร้างชิ้นงานนี้
ui.Chart.image.byRegion
แผนภูมิคอลัมน์
ในตัวอย่างนี้ แถบภาพซึ่งแสดงอุณหภูมิเฉลี่ยรายเดือนจะลดลงเป็นค่าเฉลี่ยของพิกเซลที่ตัดกันในแต่ละเขตนิเวศ 3 เขต ระบบจะแสดงผลลัพธ์เป็นคอลัมน์ต่อเดือนตามเขตนิเวศ โดยความสูงของคอลัมน์จะแสดงอุณหภูมิเฉลี่ยรายเดือนที่เกี่ยวข้อง
เครื่องมือแก้ไขโค้ด (JavaScript)
// Import the example feature collection. var ecoregions = ee.FeatureCollection('projects/google/charts_feature_example'); // Load PRISM climate normals image collection; convert images to bands. var normClim = ee.ImageCollection('OREGONSTATE/PRISM/Norm81m').toBands(); // Define the chart and print it to the console. var chart = ui.Chart.image .byRegion({ image: normClim.select('[0-9][0-9]_tmean'), regions: ecoregions, reducer: ee.Reducer.mean(), scale: 500, xProperty: 'label' }) .setSeriesNames([ 'Jan', 'Feb', 'Mar', 'Apr', 'May', 'Jun', 'Jul', 'Aug', 'Sep', 'Oct', 'Nov', 'Dec' ]) .setChartType('ColumnChart') .setOptions({ title: 'Average Monthly Temperature by Ecoregion', hAxis: {title: 'Ecoregion', titleTextStyle: {italic: false, bold: true}}, vAxis: { title: 'Temperature (°C)', titleTextStyle: {italic: false, bold: true} }, colors: [ '604791', '1d6b99', '39a8a7', '0f8755', '76b349', 'f0af07', 'e37d05', 'cf513e', '96356f', '724173', '9c4f97', '696969' ] }); print(chart);
แผนภูมิแท่ง
แผนภูมิคอลัมน์ก่อนหน้าจะแสดงผลเป็นแผนภูมิแท่งได้โดยการเปลี่ยนอินพุต .setChartType() จาก 'ColumnChart' เป็น 'BarChart'
var chart = ui.Chart.image .byRegion({ image: normClim.select('[0-9][0-9]_tmean'), regions: ecoregions, reducer: ee.Reducer.mean(), scale: 500, xProperty: 'label' }) .setSeriesNames([ 'Jan', 'Feb', 'Mar', 'Apr', 'May', 'Jun', 'Jul', 'Aug', 'Sep', 'Oct', 'Nov', 'Dec' ]) .setChartType('BarChart') .setOptions({ title: 'Average Monthly Temperature by Ecoregion', hAxis: { title: 'Temperature (°C)', titleTextStyle: {italic: false, bold: true} }, vAxis: {title: 'Ecoregion', titleTextStyle: {italic: false, bold: true}}, colors: [ '604791', '1d6b99', '39a8a7', '0f8755', '76b349', 'f0af07', 'e37d05', 'cf513e', '96356f', '724173', '9c4f97', '696969' ] });
แผนภูมิคอลัมน์แบบซ้อน
ตัวเลือกแผนภูมิ isStacked จะระบุให้คอลัมน์แผนภูมิซ้อนกันหรือไม่
มีตัวเลือกหลายรายการสําหรับการซ้อน ตัวอย่างต่อไปนี้แสดงการใช้ตัวเลือก 'absolute' และ 'relative'
สัมบูรณ์
แผนภูมิแท่งแบบซ้อนแบบสัมบูรณ์จะเชื่อมโยงผลรวมของตัวแปรที่เป็นตัวเลขกับการเพิ่มของชุดตัวแปรเชิงหมวดหมู่ที่ส่งผล ตัวอย่างเช่น ในตัวอย่างนี้ ปริมาณน้ำฝนทั้งหมดจะแสดงเป็นผังการสะสมของปริมาณน้ำฝนรายเดือนตลอดทั้งปีตามเขตนิเวศ ปริมาณน้ำฝนรายเดือนได้มาจากแถบภาพ โดยแต่ละแถบแสดงตารางกริดของปริมาณน้ำฝนทั้งหมดเฉลี่ยของเดือนหนึ่งๆ ซึ่งลดขนาดเป็นค่าเฉลี่ยของพิกเซลที่ตัดกันในแต่ละเขตนิเวศ 3 เขต ตัวเลือกแผนภูมิ isStacked มีการตั้งค่าเป็น 'absolute' เพื่อจัดรูปแบบผลลัพธ์เป็นค่าสัมบูรณ์
เครื่องมือแก้ไขโค้ด (JavaScript)
// Import the example feature collection. var ecoregions = ee.FeatureCollection('projects/google/charts_feature_example'); // Load PRISM climate normals image collection; convert images to bands. var normClim = ee.ImageCollection('OREGONSTATE/PRISM/Norm81m').toBands(); // Define the chart and print it to the console. var chart = ui.Chart.image .byRegion({ image: normClim.select('[0-9][0-9]_ppt'), regions: ecoregions, reducer: ee.Reducer.mean(), scale: 500, xProperty: 'label' }) .setSeriesNames([ 'Jan', 'Feb', 'Mar', 'Apr', 'May', 'Jun', 'Jul', 'Aug', 'Sep', 'Oct', 'Nov', 'Dec' ]) .setChartType('ColumnChart') .setOptions({ title: 'Average Monthly Precipitation by Ecoregion', hAxis: {title: 'Ecoregion', titleTextStyle: {italic: false, bold: true}}, vAxis: { title: 'Precipitation (mm)', titleTextStyle: {italic: false, bold: true} }, colors: [ '604791', '1d6b99', '39a8a7', '0f8755', '76b349', 'f0af07', 'e37d05', 'cf513e', '96356f', '724173', '9c4f97', '696969' ], isStacked: 'absolute' }); print(chart);
ญาติ
แปลงแผนภูมิแท่งซ้อนแบบสัมบูรณ์ก่อนหน้านี้เป็นแผนภูมิแท่งซ้อนแบบสัมพัทธ์โดยเปลี่ยนตัวเลือกแผนภูมิ isStacked จาก 'absolute' เป็น 'relative' แผนภูมิแท่งแบบซ้อนแบบสัมพัทธ์จะแสดงสัดส่วนชุดตัวแปรเชิงหมวดหมู่ที่ส่งผลต่อผลรวมของตัวแปรเชิงตัวเลข
ตัวอย่างเช่น ในตัวอย่างนี้ ปริมาณน้ำฝนรายเดือนจะแสดงเป็นเปอร์เซ็นต์ของปริมาณน้ำฝนทั้งหมดรายปีตามเขตนิเวศ
var chart = ui.Chart.image .byRegion({ image: normClim.select('[0-9][0-9]_ppt'), regions: ecoregions, reducer: ee.Reducer.mean(), scale: 500, xProperty: 'label' }) .setSeriesNames([ 'Jan', 'Feb', 'Mar', 'Apr', 'May', 'Jun', 'Jul', 'Aug', 'Sep', 'Oct', 'Nov', 'Dec' ]) .setChartType('ColumnChart') .setOptions({ title: 'Average Monthly Precipitation by Ecoregion', hAxis: {title: 'Ecoregion', titleTextStyle: {italic: false, bold: true}}, vAxis: { title: 'Precipitation (mm)', titleTextStyle: {italic: false, bold: true} }, colors: [ '604791', '1d6b99', '39a8a7', '0f8755', '76b349', 'f0af07', 'e37d05', 'cf513e', '96356f', '724173', '9c4f97', '696969' ], isStacked: 'relative' });
แผนภูมิกระจาย
อุณหภูมิเฉลี่ยในเดือนมกราคมและกรกฎาคมของตัวอย่างสถานที่แบบสุ่มในรัฐโคโลราโดแสดงเป็นกราฟตามระดับความสูง ระบบจะสุ่มตัวอย่าง DEM โดยใช้ฟังก์ชัน sample ซึ่งแสดงผล FeatureCollection ที่มีพร็อพเพอร์ตี้เรขาคณิตและระดับความสูง จากนั้นระบบจะใช้ FeatureCollection ที่ได้เป็นผลเป็นอาร์กิวเมนต์สำหรับพารามิเตอร์ regions ของฟังก์ชัน ui.Chart.image.byRegion
ชุดข้อมูลจะกำหนดตามย่านความถี่ที่เลือกของภาพค่าปกติของสภาพภูมิอากาศอินพุต
เครื่องมือแก้ไขโค้ด (JavaScript)
// Load SRTM elevation data. var elev = ee.Image('CGIAR/SRTM90_V4').select('elevation'); // Subset Colorado from the TIGER States feature collection. var colorado = ee.FeatureCollection('TIGER/2018/States') .filter(ee.Filter.eq('NAME', 'Colorado')); // Draw a random sample of elevation points from within Colorado. var samp = elev.sample( {region: colorado, scale: 30, numPixels: 500, geometries: true}); // Load PRISM climate normals image collection; convert images to bands. var normClim = ee.ImageCollection('OREGONSTATE/PRISM/Norm81m').toBands(); // Define the chart and print it to the console. var chart = ui.Chart.image .byRegion({ image: normClim.select(['01_tmean', '07_tmean']), regions: samp, reducer: ee.Reducer.mean(), scale: 500, xProperty: 'elevation' }) .setSeriesNames(['Jan', 'Jul']) .setChartType('ScatterChart') .setOptions({ title: 'Average Monthly Colorado Temperature by Elevation', hAxis: { title: 'Elevation (m)', titleTextStyle: {italic: false, bold: true} }, vAxis: { title: 'Temperature (°C)', titleTextStyle: {italic: false, bold: true} }, pointSize: 4, dataOpacity: 0.6, colors: ['1d6b99', 'cf513e'], }); print(chart);
แผนภูมิผสม
สำหรับเขตนิเวศ 3 แห่งในee.FeatureCollection ระบบจะแสดงผังอุณหภูมิเฉลี่ยและการตกตะกอนในเดือนมิถุนายนของเขตนิเวศนั้นๆ ผลลัพธ์ที่ได้มาจากการตัดภาพให้เหลือเฉพาะภูมิภาค โดยแต่ละแถบคือตารางกริดของสภาพภูมิอากาศปกติที่อธิบายปริมาณน้ำฝนและอุณหภูมิรายเดือน ส่วนแถบที่แสดงอุณหภูมิและปริมาณน้ำฝนของเดือนมิถุนายนคือชุดย่อย เนื่องจากปริมาณน้ำฝนและอุณหภูมิอยู่ในหน่วยที่แตกต่างกัน ระบบจึงใช้แกน y 2 แกนโดยตั้งค่าตัวเลือก series และ vAxes โปรดสังเกตการใช้ตัวเลือก series.targetAxisIndex เพื่อกำหนดตัวแปรที่จะพล็อตบนแกน y ขวาและซ้าย ใช้สัญลักษณ์เฉพาะชุด (จุดและคอลัมน์) เพื่อแยกแยะตัวแปร 2 รายการที่มีหน่วยต่างกันได้ง่ายขึ้น
เครื่องมือแก้ไขโค้ด (JavaScript)
// Import the example feature collection. var ecoregions = ee.FeatureCollection('projects/google/charts_feature_example'); // Load PRISM climate normals image collection; convert images to bands. var normClim = ee.ImageCollection('OREGONSTATE/PRISM/Norm81m').toBands(); // Define the chart and print it to the console. var chart = ui.Chart.image .byRegion({ image: normClim.select(['06_tmean', '06_ppt']), regions: ecoregions, reducer: ee.Reducer.mean(), scale: 500, xProperty: 'label' }) .setSeriesNames(['Precipitation', 'Temperature']) .setChartType('ColumnChart') .setOptions({ title: 'Average June Temperature and Precipitation by Ecoregion', series: { 0: {targetAxisIndex: 1, type: 'bar', color: '1d6b99'}, 1: { targetAxisIndex: 0, type: 'line', lineWidth: 0, pointSize: 10, color: 'e37d05' } }, hAxis: {title: 'Ecoregion', titleTextStyle: {italic: false, bold: true}}, vAxes: { 0: { title: 'Temperature (°C)', baseline: 0, titleTextStyle: {italic: false, bold: true, color: 'e37d05'} }, 1: { title: 'Precipitation (mm)', titleTextStyle: {italic: false, bold: true, color: '1d6b99'} }, }, bar: {groupWidth: '40%'}, }); print(chart);
ui.Chart.image.regions
ตัวอย่างการตั้งค่า
ฟังก์ชัน ui.Chart.image.regions ยอมรับลิสต์ที่ช่วยให้คุณควบคุมป้ายกำกับและลําดับชื่อแถบตามแกน x ได้โดยกําหนดค่าตัวเลขให้กับแถบ แผนภูมิต่อไปนี้ใช้ตัวเลือกนี้เพื่อตั้งชื่อแถบเป็นป้ายกำกับเดือนและจัดเรียงตามลำดับเวลาสำหรับการตกสะสมรายเดือนโดยเฉลี่ย
แผนภูมิคอลัมน์
แผนภูมินี้แสดงปริมาณน้ำฝนเฉลี่ยทั้งหมดต่อเดือนสำหรับ 3 เขตนิเวศ
ผลลัพธ์ที่ได้มาจากการปรับขนาดภูมิภาคของรูปภาพ โดยแต่ละแถบคือตารางกริดของปริมาณน้ำฝนทั้งหมดโดยเฉลี่ยของเดือนหนึ่งๆ ระบบจะแสดงแถบตามแนวแกน X และภูมิภาคจะกำหนดชุดข้อมูล โปรดสังเกตการดำเนินการฝั่งไคลเอ็นต์ที่ใช้เพื่อกำหนดอินพุตสำหรับตัวเลือกแผนภูมิ xLabels และ ticks สำหรับการจัดเรียงแกน x แบบกำหนดเอง จำเป็นต้องใช้การดำเนินการฝั่งไคลเอ็นต์เนื่องจากตัวเลือกที่ระบุให้กับฟังก์ชัน setOptions ต้องเป็นออบเจ็กต์ฝั่งไคลเอ็นต์ (ดูไคลเอ็นต์กับเซิร์ฟเวอร์เพื่อทําความเข้าใจความแตกต่าง) หากต้องการแปลงเป็นแผนภูมิแท่ง ให้ใช้ 'BarChart' เป็นอินพุต .setChartType()
เครื่องมือแก้ไขโค้ด (JavaScript)
// Import the example feature collection. var ecoregions = ee.FeatureCollection('projects/google/charts_feature_example'); // Load PRISM climate normals image collection, convert images to bands, and // subset precipitation bands. var precip = ee.ImageCollection('OREGONSTATE/PRISM/Norm81m') .toBands() .select('[0-9][0-9]_ppt'); // Define a dictionary that associates band names with values and labels. var precipInfo = { '01_ppt': {v: 1, f: 'Jan'}, '02_ppt': {v: 2, f: 'Feb'}, '03_ppt': {v: 3, f: 'Mar'}, '04_ppt': {v: 4, f: 'Apr'}, '05_ppt': {v: 5, f: 'May'}, '06_ppt': {v: 6, f: 'Jun'}, '07_ppt': {v: 7, f: 'Jul'}, '08_ppt': {v: 8, f: 'Aug'}, '09_ppt': {v: 9, f: 'Sep'}, '10_ppt': {v: 10, f: 'Oct'}, '11_ppt': {v: 11, f: 'Nov'}, '12_ppt': {v: 12, f: 'Dec'} }; // Organize precipitation information into objects for defining x values and // their tick labels. Note that chart options provided to the .setOptions() // function must be client-side objects, which is why a client-side for // loop is used to iteratively populate lists from the above dictionary. var xPropVals = []; // List to codify x-axis band names as values. var xPropLabels = []; // Holds dictionaries that label codified x-axis values. for (var key in precipInfo) { xPropVals.push(precipInfo[key].v); xPropLabels.push(precipInfo[key]); } // Define the chart and print it to the console. var chart = ui.Chart.image .regions({ image: precip, regions: ecoregions, reducer: ee.Reducer.mean(), scale: 5e3, seriesProperty: 'label', xLabels: xPropVals }) .setChartType('ColumnChart') .setOptions({ title: 'Average Ecoregion Precipitation by Month', hAxis: { title: 'Month', titleTextStyle: {italic: false, bold: true}, ticks: xPropLabels }, vAxis: { title: 'Precipitation (mm)', titleTextStyle: {italic: false, bold: true} }, colors: ['f0af07', '0f8755', '76b349'], }); print(chart);
แผนภูมิเส้น
แผนภูมิคอลัมน์ก่อนหน้านี้จะแสดงผลเป็นแผนภูมิเส้นได้โดยการเปลี่ยนอินพุต .setChartType() จาก 'ColumnChart' เป็น 'LineChart'
var chart = ui.Chart.image .regions({ image: precip, regions: ecoregions, reducer: ee.Reducer.mean(), scale: 500, seriesProperty: 'label', xLabels: xPropVals }) .setChartType('LineChart') .setOptions({ title: 'Average Ecoregion Precipitation by Month', hAxis: { title: 'Month', titleTextStyle: {italic: false, bold: true}, ticks: xPropLabels }, vAxis: { title: 'Precipitation (mm)', titleTextStyle: {italic: false, bold: true} }, colors: ['f0af07', '0f8755', '76b349'], lineSize: 5 });
แผนภูมิพื้นที่
แผนภูมิคอลัมน์ก่อนหน้าจะแสดงผลเป็นแผนภูมิพื้นที่ได้โดยการเปลี่ยนอินพุต .setChartType() จาก 'ColumnChart' เป็น 'AreaChart'
var chart = ui.Chart.image .regions({ image: precip, regions: ecoregions, reducer: ee.Reducer.mean(), scale: 500, seriesProperty: 'label', xLabels: xPropVals }) .setChartType('AreaChart') .setOptions({ title: 'Average Ecoregion Precipitation by Month', hAxis: { title: 'Month', titleTextStyle: {italic: false, bold: true}, ticks: xPropLabels }, vAxis: { title: 'Precipitation (mm)', titleTextStyle: {italic: false, bold: true} }, colors: ['f0af07', '0f8755', '76b349'], lineSize: 5 });
แผนภูมิวงกลม
ปริมาณน้ำฝนรายเดือนเฉลี่ยจะแสดงเป็นเปอร์เซ็นต์ของปริมาณน้ำฝนทั้งหมดเฉลี่ยรายปีสำหรับเขตนิเวศป่าไม้ แถบภาพซึ่งแสดงปริมาณน้ำฝนรายเดือนคือชุดย่อยจากชุดข้อมูลสภาพอากาศปกติและลดลงเป็นค่าเฉลี่ยของพิกเซลที่ตัดกันกับเขตนิเวศ
เครื่องมือแก้ไขโค้ด (JavaScript)
// Import the example feature collection, subset the forest ecoregion. var forest = ee.FeatureCollection('projects/google/charts_feature_example') .filter(ee.Filter.eq('label', 'Forest')); // Load PRISM climate normals image collection, convert images to bands. var normClim = ee.ImageCollection('OREGONSTATE/PRISM/Norm81m').toBands(); // Define x-axis labels to replace default band names. var monthNames = [ 'Jan', 'Feb', 'Mar', 'Apr', 'May', 'Jun', 'Jul', 'Aug', 'Sep', 'Oct', 'Nov', 'Dec' ]; // Define the chart and print it to the console. var chart = ui.Chart.image .regions({ image: normClim.select('[0-9][0-9]_ppt'), regions: forest, reducer: ee.Reducer.mean(), scale: 5e3, seriesProperty: 'label', xLabels: monthNames }) .setChartType('PieChart') .setOptions({ title: 'Average Monthly Precipitation for Forest Ecoregion', colors: [ '604791', '1d6b99', '39a8a7', '0f8755', '76b349', 'f0af07', 'e37d05', 'cf513e', '96356f', '724173', '9c4f97', '696969' ] }); print(chart);
แผนภูมิโดนัท
แปลงตัวอย่างแผนภูมิวงกลมเป็นแผนภูมิโดนัทโดยการตั้งค่าตัวเลือกแผนภูมิ pieHole ลองใช้ 0.4 และ 0.6 เป็นค่าเริ่มต้น
var chart = ui.Chart.image .regions({ image: normClim.select('[0-9][0-9]_ppt'), regions: forest, reducer: ee.Reducer.mean(), scale: 5e3, seriesProperty: 'label', xLabels: monthNames }) .setChartType('PieChart') .setOptions({ title: 'Average Monthly Precipitation for Forest Ecoregion', colors: [ '604791', '1d6b99', '39a8a7', '0f8755', '76b349', 'f0af07', 'e37d05', 'cf513e', '96356f', '724173', '9c4f97', '696969' ], pieHole: 0.4 });
ui.Chart.image.byClass
แผนภูมิเส้น
ฟังก์ชัน ui.Chart.image.byClass จะแสดงสถิติค่าแถบสำหรับพิกเซลภายในภูมิภาคที่จัดประเภทของ "แถบคลาส" ในตัวอย่างนี้ ระบบใช้เพื่อแสดงโปรไฟล์สเปกตรัมของเขตนิเวศ 3 แห่ง ระบบจะแรสเตอร์องค์ประกอบของเขตนิเวศและเพิ่มเป็นแถบในรูปภาพการสะท้อนแสงพื้นผิว (SR) ของ MODIS ระบบจะคำนวณค่าเฉลี่ยพิกเซลที่เกี่ยวข้องและพล็อตลงในแกน Y สำหรับแต่ละชั้นลุ่มน้ำและย่านความถี่การสะท้อนแสง ความยาวคลื่นกลางของแถบ MODIS SR จะกำหนดเครื่องหมายและป้ายกำกับบนแกน x โปรดทราบว่าตัวเลือกแผนภูมิเส้น curveType ได้รับการตั้งค่าเป็น 'function' เพื่อทำให้เส้นเรียบ
เครื่องมือแก้ไขโค้ด (JavaScript)
// Import the example feature collection. var ecoregions = ee.FeatureCollection('projects/google/charts_feature_example'); // Convert ecoregion feature collection to a classified image. var regionsBand = ecoregions .reduceToImage({properties: ['value'], reducer: ee.Reducer.first()}) .rename('class'); // Define a MODIS surface reflectance composite. var modisSr = ee.ImageCollection('MODIS/006/MOD09A1') .filter(ee.Filter.date('2018-06-01', '2018-09-01')) .select('sur_refl_b0[0-7]') .mean(); // Reorder reflectance bands by ascending wavelength and // add the classified ecoregions image as a band to the SR collection and var modisSrClass = modisSr.select([2, 3, 0, 1, 4, 5, 6]).addBands(regionsBand); // Define a list of MODIS SR wavelengths for x-axis labels. var wavelengths = [469, 555, 655, 858, 1240, 1640, 2130]; // Define the chart and print it to the console. var chart = ui.Chart.image .byClass({ image: modisSrClass, classBand: 'class', region: ecoregions, reducer: ee.Reducer.mean(), scale: 500, classLabels: ['Desert', 'Forest', 'Grassland'], xLabels: wavelengths }) .setChartType('ScatterChart') .setOptions({ title: 'Ecoregion Spectral Signatures', hAxis: { title: 'Wavelength (nm)', titleTextStyle: {italic: false, bold: true}, viewWindow: {min: wavelengths[0], max: wavelengths[6]} }, vAxis: { title: 'Reflectance (x1e4)', titleTextStyle: {italic: false, bold: true} }, colors: ['f0af07', '0f8755', '76b349'], pointSize: 0, lineSize: 5, curveType: 'function' }); print(chart);
ui.Chart.image.histogram
ฮิสโตแกรมของค่าพิกเซลภายในภูมิภาครอบๆ ซอลต์เลกซิตี รัฐยูทาห์ สหรัฐอเมริกาจะแสดงสำหรับย่านการสะท้อนแสงพื้นผิวของ MODIS 3 ย่าน
เครื่องมือแก้ไขโค้ด (JavaScript)
// Define a MODIS surface reflectance composite. var modisSr = ee.ImageCollection('MODIS/006/MOD09A1') .filter(ee.Filter.date('2018-06-01', '2018-09-01')) .select(['sur_refl_b01', 'sur_refl_b02', 'sur_refl_b06']) .mean(); // Define a region to calculate histogram for. var histRegion = ee.Geometry.Rectangle([-112.60, 40.60, -111.18, 41.22]); // Define the chart and print it to the console. var chart = ui.Chart.image.histogram({image: modisSr, region: histRegion, scale: 500}) .setSeriesNames(['Red', 'NIR', 'SWIR']) .setOptions({ title: 'MODIS SR Reflectance Histogram', hAxis: { title: 'Reflectance (x1e4)', titleTextStyle: {italic: false, bold: true}, }, vAxis: {title: 'Count', titleTextStyle: {italic: false, bold: true}}, colors: ['cf513e', '1d6b99', 'f0af07'] }); print(chart);