বৈশিষ্ট্য সংগ্রহ ওভারভিউ

ফিল্টারিং, বাছাই এবং রেন্ডারিংয়ের মতো সম্পূর্ণ সেটে অতিরিক্ত ক্রিয়াকলাপগুলি সক্ষম করতে সম্পর্কিত বৈশিষ্ট্যগুলির গ্রুপগুলিকে একটি FeatureCollection একত্রিত করা যেতে পারে। শুধু সাধারণ বৈশিষ্ট্য (জ্যামিতি + বৈশিষ্ট্য) ছাড়াও বৈশিষ্ট্য সংগ্রহে অন্যান্য সংগ্রহও থাকতে পারে।

FeatureCollection কনস্ট্রাক্টর

FeatureCollection তৈরি করার একটা উপায় হল কন্সট্রাক্টরকে ফিচারের তালিকা দেওয়া। বৈশিষ্ট্যগুলির একই জ্যামিতি প্রকার বা একই বৈশিষ্ট্য থাকা দরকার নেই। যেমন:

কোড এডিটর (জাভাস্ক্রিপ্ট)

// Make a list of Features.
var features = [
  ee.Feature(ee.Geometry.Rectangle(30.01, 59.80, 30.59, 60.15), {name: 'Voronoi'}),
  ee.Feature(ee.Geometry.Point(-73.96, 40.781), {name: 'Thiessen'}),
  ee.Feature(ee.Geometry.Point(6.4806, 50.8012), {name: 'Dirichlet'})
];

// Create a FeatureCollection from the list and print it.
var fromList = ee.FeatureCollection(features);
print(fromList);

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)

# Make a list of Features.
features = [
    ee.Feature(
        ee.Geometry.Rectangle(30.01, 59.80, 30.59, 60.15), {'name': 'Voronoi'}
    ),
    ee.Feature(ee.Geometry.Point(-73.96, 40.781), {'name': 'Thiessen'}),
    ee.Feature(ee.Geometry.Point(6.4806, 50.8012), {'name': 'Dirichlet'}),
]

# Create a FeatureCollection from the list and print it.
from_list = ee.FeatureCollection(features)
display(from_list)

পৃথক জ্যামিতিগুলিকে শুধুমাত্র একটি Feature একটি FeatureCollection পরিণত করা যেতে পারে:

কোড এডিটর (জাভাস্ক্রিপ্ট)

// Create a FeatureCollection from a single geometry and print it.
var fromGeom = ee.FeatureCollection(ee.Geometry.Point(16.37, 48.225));
print(fromGeom);

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)

# Create a FeatureCollection from a single geometry and print it.
from_geom = ee.FeatureCollection(ee.Geometry.Point(16.37, 48.225))
display(from_geom)

টেবিল ডেটাসেট

আর্থ ইঞ্জিন বিভিন্ন টেবিল ডেটাসেট হোস্ট করে। একটি টেবিল ডেটাসেট লোড করতে, FeatureCollection কনস্ট্রাক্টরকে টেবিল আইডি প্রদান করুন। উদাহরণস্বরূপ, RESOLVE Ecoregions ডেটা লোড করতে:

কোড এডিটর (জাভাস্ক্রিপ্ট)

var fc = ee.FeatureCollection('RESOLVE/ECOREGIONS/2017');
Map.setCenter(12.17, 20.96, 3);
Map.addLayer(fc, {}, 'ecoregions');

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)

fc = ee.FeatureCollection('RESOLVE/ECOREGIONS/2017')
m = geemap.Map()
m.set_center(12.17, 20.96, 3)
m.add_layer(fc, {}, 'ecoregions')
display(m)

মনে রাখবেন যে চিত্র ডেটাসেটের মতো, আপনি আর্থ ইঞ্জিন ডেটা ক্যাটালগে টেবিল ডেটাসেটগুলি অনুসন্ধান করতে পারেন।

এলোমেলো নমুনা

একটি নির্দিষ্ট অঞ্চলে র্যান্ডম পয়েন্টের সংগ্রহ পেতে, আপনি ব্যবহার করতে পারেন:

কোড এডিটর (জাভাস্ক্রিপ্ট)

// Define an arbitrary region in which to compute random points.
var region = ee.Geometry.Rectangle(-119.224, 34.669, -99.536, 50.064);

// Create 1000 random points in the region.
var randomPoints = ee.FeatureCollection.randomPoints(region);

// Display the points.
Map.centerObject(randomPoints);
Map.addLayer(randomPoints, {}, 'random points');

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)

# Define an arbitrary region in which to compute random points.
region = ee.Geometry.Rectangle(-119.224, 34.669, -99.536, 50.064)

# Create 1000 random points in the region.
random_points = ee.FeatureCollection.randomPoints(region)

# Display the points.
m = geemap.Map()
m.center_object(random_points)
m.add_layer(random_points, {}, 'random points')
display(m)